AI技術で「がん治療薬の有効性」に関わる重要遺伝子の絞り込みに成功(AI×医薬品)【論文】

   

課題:薬物応答性の予測に有効な因子を見つけたい

個人の遺伝的な違いによる薬の効き方の差を「薬物応答性」という。がん細胞に対する薬物応答性の予測を行うためには、 薬の耐性や感受性を表す特徴を明らかにする必要がある。特に、遺伝子発現は、異なるがん細胞株における薬物応答性の予測のための最良のデータとして注目されている。

近年、機械学習を利用して、遺伝子発現から薬物応答を予測するための研究が進められている。そうした中で、予測に最適な遺伝子の組み合わせの選択は、薬物応答性の予測の精度を改善するための有望なアプローチであると考えられている。

がん細胞における薬物応答性を、適した遺伝子発現データを用いて正確に予測するという課題において、実際にどんな研究が行われているのだろうか。イタリアにあるローマ大学のLuca Parcaら研究者の発表を紹介したい。

彼らは、薬物応答性の予測に必要な遺伝子情報の数を限定することで、精度の高い予測モデルの構築を試みたのだった。

テーマ:がん細胞株に対する薬物応答性を予測する

まずはLuca Parcらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめた。

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