株式会社FRONTEO（以下、FRONTEO）が、論文探索AIシステム「Amanogawa」を発表した。同システムを通じ、製薬会社における創薬プロセスの効率化と創薬イノベーションを支援していく。
これまでの創薬研究における課題とは？
創薬研究において、国内外の研究動向をタイムリーに追い続けるためには、論文や医学データの日常的な参照による情報アップデートが不可欠だ。また、基礎研究から臨床試験に到達する確率は3,000～5,000分の1であることに加え、研究期間として5～8年もの年月が必要とされており、ひとつの成果を得るためにかかる時間と労力が大きな課題となっていた。
そのような課題を解決すべく開発された「Amanogawa」は、人が読み込めない数の論文を分析・可視化することで、創薬プロセスに変革をもたらすシステムだ。また、経験や主観に依存しないデータ主導の仮説構築をサポートし、革新的な新薬の創出にも貢献する。
「Amanogawa」の概要
「Amanogawa」は、生物や医学の論文を検索できるデータベース「PubMed」に加え、創薬ターゲット発見のためのデータベース「Open Targets」を学習済みだ。そして、FRONTEO独自の自然言語解析AIエンジン「Concept Encoder」を活用し、すべての論文情報を位置情報に変換する。
研究者が自らの仮説やキーワードを同システムに入力すると、仮説および仮説に関連する最新論文が、位置情報としてマップ状にプロットされる。これにより、参照すべき論文を視覚的に抽出できる仕組み。
さらに、前述の「Concept Encoder」が、論文同士の内容の類似度を分析してマップ上の位置を決定する。そのため、表示エリアによって論文の内容を特定できるほか、ドラッグ＆ドロップによる絞り込み検索にも対応しているとのこと。
（文・早川あさひ）
- Original:https://techable.jp/archives/130697
- Source:Techable（テッカブル） -海外・国内のネットベンチャー系ニュースサイト
- Author:早川あさひ
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