内容紹介
Summary
According to the increase of data generated from analytical instruments, application of artificial intelligence(AI)technology in medical field is indispensable. In particular, practical application of AI technology is strongly required in“genomic medicine”and“genomic drug discovery”that conduct medical practice and novel drug development based on individual genomic information. In our laboratory, we have been developing a database to integrate genome data and clinical information obtained by clinical genome analysis and a computational support system for clinical interpretation of variants using AI. In addition, with the aim of creating new therapeutic targets in genomic drug discovery, we have been also working on the development of a binding affinity prediction system for mutated proteins and drugs by molecular dynamics simulation using supercomputer“Kei”. We also have tackled for problems in a drug virtual screening. Our developed AI technology has successfully generated virtual compound library, and deep learning method has enabled us to predict interaction between compound and target protein.
要旨
近年の解析技術革新によるデータ増加に伴い,医薬領域における人工知能技術の適用は不可欠である。特に,ゲノム情報に基づく医療行為および新薬開発を行う「ゲノム医療」・「ゲノム創薬」では人工知能技術の実用化が,近々の課題となっている。われわれの研究室では,臨床ゲノム解析で得られた遺伝子変異と付随する臨床情報を集約するデータベースおよび人工知能による臨床的意義付けのサポートシステムを開発している。さらにゲノム創薬における新規治療標的の創出をめざし,スーパーコンピュータ「京」を用いたシミュレーションによる変異型蛋白質と薬剤との結合親和性予測システムの開発にも取り組んでいる。また,薬剤候補化合物のスクリーニングにおいても,ビッグデータと人工知能技術を用いた仮想化合物ライブラリの作成,そして深層学習による結合予測を行っている。本稿ではこれらの取り組みについて紹介する。
目次
According to the increase of data generated from analytical instruments, application of artificial intelligence(AI)technology in medical field is indispensable. In particular, practical application of AI technology is strongly required in“genomic medicine”and“genomic drug discovery”that conduct medical practice and novel drug development based on individual genomic information. In our laboratory, we have been developing a database to integrate genome data and clinical information obtained by clinical genome analysis and a computational support system for clinical interpretation of variants using AI. In addition, with the aim of creating new therapeutic targets in genomic drug discovery, we have been also working on the development of a binding affinity prediction system for mutated proteins and drugs by molecular dynamics simulation using supercomputer“Kei”. We also have tackled for problems in a drug virtual screening. Our developed AI technology has successfully generated virtual compound library, and deep learning method has enabled us to predict interaction between compound and target protein.
要旨
近年の解析技術革新によるデータ増加に伴い,医薬領域における人工知能技術の適用は不可欠である。特に,ゲノム情報に基づく医療行為および新薬開発を行う「ゲノム医療」・「ゲノム創薬」では人工知能技術の実用化が,近々の課題となっている。われわれの研究室では,臨床ゲノム解析で得られた遺伝子変異と付随する臨床情報を集約するデータベースおよび人工知能による臨床的意義付けのサポートシステムを開発している。さらにゲノム創薬における新規治療標的の創出をめざし,スーパーコンピュータ「京」を用いたシミュレーションによる変異型蛋白質と薬剤との結合親和性予測システムの開発にも取り組んでいる。また,薬剤候補化合物のスクリーニングにおいても,ビッグデータと人工知能技術を用いた仮想化合物ライブラリの作成,そして深層学習による結合予測を行っている。本稿ではこれらの取り組みについて紹介する。