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AI×iPS=新薬候補…京大などが開発

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AI×iPS=新薬候補…京大などが開発

 AI(人工知能)とiPS細胞(人工多能性幹細胞)を組み合わせ、新薬の候補物質を探す手法を開発したと、京都大iPS細胞研究所などの研究グループが発表した。この手法を用いて筋萎縮いしゅく性側索硬化症(ALS)の治療薬の候補も見つけたという。論文が12日、国際学術誌に掲載される。

 薬品を開発する初期段階では、膨大な種類の候補物質から効果がありそうなものを細胞での実験結果などから絞り込む。AIを使えば時間短縮など大幅な効率化が期待できるが、選別の基にするために、物質に対する細胞の反応を記録したデータを多く集める必要がある。

 京大の井上治久教授(幹細胞医学)らは、ALS患者から作製したiPS細胞で神経細胞を作り、5万種類の物質を投与し、病気の原因となる細胞死を抑えるかどうかをデータ化した。次に、データから東京大と武田薬品工業が開発したAIに最適な選び方を学ばせると、AIは200万種類の物質から5875種類を有力と判断した。

 さらに、iPS細胞由来の神経細胞で反応を調べ、最終的に細胞死を抑制する効果が高い5種類に絞り込んだ。いずれも、既存の治療薬より抑制効果が上回っていたという。

 井上教授は「AIは3日で200万種類の物質から5875種類まで候補を絞り込んだ。これまでの方法なら10年はかかる。他の神経の病気にも応用したい」としている。

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