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京大と富士通、臨床ゲノム統合DBにAIを活用

ゲノム・遺伝子多型の臨床解釈を推定するAI技術の研究開発を開始

2016/10/10 15:28
増田 克善=日経デジタルヘルス
今回の研究のイメージ(本誌が作成)
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 京都大学と富士通は、日本医療研究開発機構(AMED)が進める「臨床ゲノム情報統合データベース整備事業」の第2次公募に、京都大学大学院医学研究科の奥野恭史教授を研究代表とする研究開発課題「ゲノム医療を促進する臨床ゲノム情報知識基盤の構築」が採択されたことを発表した。実施期間は5年間(2020年度まで)を予定している。富士通は、臨床解釈の付与を支援する機械学習・AI(人工知能)技術の開発を担当する。

 採択された研究課題は、がんなどの疾患領域ごとの臨床情報やゲノム情報のデータベースと各種公開データベースを統合し、信頼度・精度の高い臨床解釈を付与して公開する臨床ゲノム統合情報データベースを構築することを目指すもの。遺伝子情報を病気の診断や治療などに活用するゲノム医療を実現・普及させることを目的にAMEDが整備を進めている。

 京都大学と富士通は共同で、これまで専門家が行ってきた人手によるデータ集約作業の過程を定式化・アルゴリズム化し、専門家によるデータ集約作業の支援を行うキュレーションシステムを開発する。その際に、独自の機械学習・AI 技術を開発することで、高精度かつ高速な臨床解釈付与の支援を目指していくという。

 キュレーションシステムの開発において富士通では、現時点で疾患との関連性が明らかではない遺伝子多型に対する臨床解釈を推定する研究開発に向け、富士通研究所がこれまで開発してきたLOD(Linked Open Data)活用基盤(世界中で公開されているLODを収集・格納し、複数のデータを一括検索する基盤)を利用し、医療分野における学術文献や公共データベースを集約した知識ベースを構築。その知識ベースを元に、富士通のAI技術「Human Centric AI Zinrai(ジンライ)」を構成する独自の機械学習技術を適用し、臨床解釈の推定と、その根拠となるエビデンスおよび治療薬候補などを出力するシステムを構築する。

 富士通は、これらの技術を発展させ、医療だけでなくさまざまな分野での企業や大学の研究開発を支えるAI技術として同社のビジネスへも展開していく予定という。

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