平成30年度 AIP加速PRISM研究・研究課題一覧（研究終了）

医療テキスト構造化のための言語・知識処理基盤の構築

研究者：黒橋　禎夫　京都大学　大学院情報学研究科　教授

本研究は、非文法的かつ断片化した表現が多くこれまで利活用が困難であった症例報告，電子カルテ等の臨床テキスト、医療関係SNS等の患者テキストに対する言語・知識処理基盤を構築する。本研究期間内においては特発性肺線維症(IPF)および肺がんを対象として創薬に資するテキスト構造化を目標とし、その後においても本基盤がプレシジョン・メディシン等に資することを目標とする。

ターゲット検証用ツール抗体の開発

研究者：津田　宏治　東京大学　大学院新領域創成科学研究科　教授

本課題では、人工知能技術に基づいて、高性能なsiRNA運搬抗体を設計する方法を開発する。具体的には、ベイズ最適化や深層学習などの情報学的実験計画手法と、大腸菌を用いた抗体合成実験を組み合わせることで、抗体を構成するタンパク質のアミノ酸配列のうち、重要な部位を発見し、その改変を提案できるアルゴリズムを開発する。それにより、最小限の抗体合成実験によって、最大限に基質選択性が高く、大腸菌内で大量に生産可能なsiRNA運搬抗体を創成する。

人工知能技術を活用した革新的ながん創薬システムの開発

研究者：浜本　隆二　国立がん研究センター研究所　がん分子修飾制御学分野　分野長

肺がんを対象疾患とした、マルチオミックス・データ (ゲノム、トランスクリプトーム、エピゲノム情報など) 及びそれに対応する臨床情報 (病理情報、放射線画像情報、治療介入情報、患者情報など) を構造化データとして格納した、世界最大規模のAI研究を志向した肺がん統合データベースを構築する。また機械学習・深層学習技術を用いて統合データベースを解析し、がんの本態解明を行うと共に、新規創薬候補を同定する。

創薬標的分子の確からしさを検証するツール物質の探索

研究者：山西　芳裕　九州工業大学　大学院情報工学研究院生命情報工学研究系　教授

本研究では、創薬標的分子候補の「確からしさ」の検証実験に利用可能なツール化合物を、既承認薬や生理活性化合物を含む膨大な化合物セットから探索する手法の研究開発を行う。化合物や疾患に関するマルチオミクス情報などの大規模データを解析し、効果的なツール化合物を予測する機械学習アルゴリズムを開発する。特発性肺線維症および肺がんの創薬標的候補分子を制御するツール化合物を発見し、創薬標的候補分子の妥当性を実験的に評価する。

健康貯金のための運動誘発AI基盤構築

研究者：杉浦　裕太　慶應義塾大学　理工学部　准教授

「健康貯金」とは、加齢に伴い減少する身体能力を健常なうちにトレーニングなどで蓄えておくことである。健康貯金により転倒骨折のリスクや疾患発症のリスクを軽減することで、自立して健康な状態で生活を送れる「健康寿命の延伸」が期待できる。本提案では、生活者が日常生活を送る中で、無意識に健康貯金が可能な情報基盤技術を構築することを目標とし、その技術によって健康寿命が延伸され、さらに身体能力をも拡張された生活者「サステナブル・ヒューマン」を実現する。