人工知能とビッグデータで新薬を開発する| 九州工業大学教授山西芳裕先生

九州工業大学情報工学部生命化学情報工学科教授山西芳裕先生

人工知能とビッグデータで新薬を開発する

九州工業大学
情報工学部生命化学情報工学科

教授山西芳裕先生

まずはハイライトで視聴

30分のミニ講義を聴講しよう！新薬開発と投薬最適化を行う人工知能

近年の医学や薬学では、病気、遺伝子、タンパク質、薬、化合物に関する多様なビッグデータが得られるようになりました。講義ライブでは人工知能の基盤技術である機械学習を活用し、医薬ビッグデータ解析から新薬開発や投薬最適化につなげる研究を紹介します。

先生からのメッセージ

あなたは医学系の学問に興味はありますか。興味があっても「医学部や薬学部はハードルが高そう」「血を見るのは苦手」などの理由で、ためらっているかもしれません。
生命情報学は、人の体や病気の症状を直接診断することはなく、コンピュータや数学を活用した分析手法により、医学・医療に関わる研究分野です。新薬の開発や病気の診断も、AI（人工知能）を活用して進められるようになりました。もしこの分野に関心があるなら、化学、生物、数学、プログラミングなど、幅広い知識を身につけるよう心がけてください。

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夢ナビ講義も読んでみよう新薬開発に、AIが革命を起こす！

AIを駆使して新薬開発に新たな手法を新薬を開発・製品化（創薬）するには、一般に10年以上の期間と、数千億円規模の費用が必要です。この開発過程を大幅に簡略化したり、すでにある薬で別の病気を治せれば、新薬をもっと安価に開発したり、治療困難だった病気に対して、新たな薬物療法を施せるようになるでしょう。そこで現在、医療ビッグデータをAI（人工知能）で解析し、創薬の手順を効率化したり、別の病気への適用可能性を予測したりする研究が進んでいます。精神疾患の薬ががん治療に使えるかも多くの病気は、特定のタンパク質や、それを設計する遺伝子に異常が生じて発症します。そのため医薬品も、異常を起こしている特定のタンパク質に結合し、その異常な働きを抑えるように作られています。
ところが、数千種類の病気と薬のデータをAIで解析すると、異なる病気なのにタンパク質の異常が似ているものがあること、薬が複数のタンパク質に結合してさまざまな効能を持つことが明らかになりました。その解析結果を基に、薬の互換性を予測したところ、糖尿病治療薬の一種がパーキンソン病の症状を抑えたり、精神疾患の薬の一種が直腸がんや前立腺がんの細胞増殖を抑えたりできる可能性が判明したのです。「副作用」の分析から薬の可能性を模索薬には、副作用のリスクもあります。しかし、ある患者さんに対する副作用は、別の病気の患者さんにとっては効能になる場合があります。どの成分がどのタンパク質に作用して副作用が起きているのかを解析すれば、その薬を別の病気の治療に使えるようになるかもしれません。
また、複数の薬を同時に飲むと毒性が出るリスクも高まります。そこで、複数の病気を併発している患者さんには、その複数の病気に効能のある薬を選んで1種類処方するなど、処方する薬の個数を少なくすることで医療費を抑えられるかもしれません。
こうした研究は従来、偶然の発見や開発者のひらめきだけで行われていました。AIによる解析をさらに進歩させれば、医療の未来が大きく変化するでしょう。