『Drug Discovery AI Factory』

KIBITを活用し、未報告の標的遺伝子を多数抽出独自の解析手法を用いてさらに確度の高い標的に絞り込みます

KIBITは、疾患に関連する遺伝子同士のつながりをマップ化したネットワークを生成します。その際、疾患との関連性が論文に記載のない標的遺伝子も予測します。この標的遺伝子から成功確度の高い標的を抽出するために、革新的な解析手法「Drug Discovery Best Known Method（DD-BKM）」を活用し、新薬の可能性の高い標的に絞り込みます。

基本情報

自社開発AI「KIBIT」を活用し、疾患関連性の高い未報告の標的遺伝子を発見独自の解析手法で成功確度の高い標的遺伝子を抽出遺伝子ネットワークを作成し、未報告の標的遺伝子に対する仮説を生成

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納期

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用途／実績例

解析対象の論文データはPubMedが中心で、Springer Natureの論文データをオプションで加えることができます。 FRONTEOの創薬支援サービスは、すでに報告されている論文情報から新規性の高い標的遺伝子を抽出してくるところに特徴があります。ゲノム情報・OMICSデータなども加えた解析が可能です。

詳細情報

注目する遺伝子を仮想的にノックアウト（KO）し、パスウェイがどのように変化するかをシミュレーションします。例えば下図では、遺伝子Bを仮想的にKOしても、遺伝子Dに置換されるだけでネットワークへの影響はほぼない一方で、遺伝子Cをノックアウトした場合にはネットワークが大きく変化し、遺伝子Cが疾患に影響を及ぼす遺伝子であることが推測されます。

この製品に関するニュース（1）

【12/20開催_無料オンラインセミナー】自然言語処理AIによるエピジェネティック薬の副作用解析－HDAC阻害薬による心毒性を中心に－
- セミナー・イベント
「自然言語処理AIによるエピジェネティック薬の副作用解析－HDAC阻害薬による心毒性を中心に－」従来の医薬品は、主に受容体等のタンパク質自体を標的としていますが、近年タンパク質の発現量を「上流」から制御するエピジェネティクスに関連した分子を標的とするエピジェネティック薬が開発されています。そして、既承認のエピジェネティック薬であるヒストン脱アセチル化酵素（HDAC）阻害薬は、これまでにない作用機序でオンコロジー領域で大きな成果をあげています。一方、これらの薬剤が心毒性を惹起することが報告されていますが、メカニズムの詳細は不明な部分が多いです。本ウェビナーでは、既承認のHDAC阻害薬による心毒性メカニズム解析に、FRONTEOが独自開発した自然言語処理AI「KIBIT」を適用し、興味深い結果を得ましたのでご報告いたします。 ※詳細は申込ページをご覧ください。

2024年12月02日

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FRONTEOは、自社開発の特化型AI「KIBIT（キビット）」の提供を通じて、日夜、社会課題と向き合う各分野の専門家の判断を支援し、イノベーションの起点を創造しています。当社独自の自然言語処理技術（日米特許取得）は、汎用型AIとは異なり、教師データの量およびコンピューティングパワーに依存することなく、高速かつ高精度での解析を可能にします。加えて、解析した情報をマップ化（構造を可視化）する特許技術を活用することで、「KIBIT」が専門家のインサイトにダイレクトに働きかけることができ、近年、KIBITの技術が創薬の仮説生成や標的探索にも生かされています。 KIBITの独自技術およびアプローチを通じて、「記録に埋もれたリスクとチャンスを見逃さないソリューションを提供し、情報社会のフェアネスを実現する」理念の実現に向けて、ライフサイエンスAI、ビジネスインテリジェンス、経済安全保障、リーガルテックAIの各分野で社会実装を推進しています。

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