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富士通と東京医科歯科大学は、世界最速のスーパーコンピューターとAI技術を科学的発見に活用して、薬剤耐性に光を当てています...
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富士通とTMDUは、この技術をがん細胞株から得られた遺伝子発現レベル（2）のデータに応用し、抗がん剤に対する薬剤耐性（3）を分析し、これまで知られていなかった遺伝子の原因を示唆する新たな原因メカニズムの抽出に成功しました。肺がん治療薬に対する耐性。 新技術は、創薬の加速と患者さんごとに個別化されたがん治療の実現に貢献することが期待されています。
この技術は、スーパーコンピューター富岳達成加速プログラムの一環として、TMDU、京都大学、富士通が支援する取り組みである「大規模データ解析とAI技術を用いたがんの原因と多様性の解明」をテーマに開発されました（4）。 。
経歴
患者が標的の抗がん剤（5）療法を受けたとしても、薬剤耐性のがん細胞の出現は、完全寛解への継続的な脅威を表しています。 特定の癌が薬剤耐性になるメカニズムは不明なままですが、研究者は、複数のドライバー変異を持つ細胞が薬剤耐性を獲得する方法に光を当てる新しい分析方法に取り組んでいます（6）。 ドラッグリポジショニングを含む医薬品開発や臨床試験（7）では、薬の効果が期待される患者を特定することが重要です。 しかし、臓器や個体、遺伝子発現の違いによって薬の効果は異なる場合があり、複数の遺伝子の発現レベルを組み合わせたパターンの数は1,000兆を超えています（8）。 したがって、ヒトゲノム内の20,000の遺伝子すべてを包括的に検索するには、従来のコンピューターでは4,000年以上かかり、プロセスを加速する方法を見つけることは大きな課題です。
新たに開発された技術
富士通は、スーパーコンピューター富岳で計算性能を最大化するための並列条件付き因果アルゴリズムを実装し、実用的な研究に必要な時間枠内でヒトゲノムを分析しました。 富士通の「ワイドラーニング」（9）AI技術を活用し、統計情報に基づいて薬剤耐性の出現に関連する潜在的な遺伝子の組み合わせを抽出することで、XNUMX日で総合的な検索が可能な新しい技術を開発しました。
結果
スーパーコンピューター富岳でこの技術を用いて依存性マップ（DepMap）（10）ポータルのデータを実行した結果、富士通とTMDUは、ヒトゲノム全体の状態と因果関係を11日以内に検索し、原因となる遺伝子を特定することができました。肺がんの治療に使用される薬剤に対する耐性（XNUMX）。
京都大学大学院医学研究科小川誠二教授からのコメント
富士通の科学的発見のためのAI技術（「ワイドラーニング」）のような有望な技術は、いつの日か、医薬品開発への関心が高まっている分野を代表するバイオマーカーの発見に貢献するかもしれません。 新薬開発の成功の秘訣は、新薬の恩恵を受けることが期待される患者を特定し、臨床試験を実施することです。 誰が薬の恩恵を受けるかを予測するマーカーがわかっていれば、臨床試験のコストを大幅に削減でき、個々の臨床試験を実施することで成功する可能性を高めることができます。 この観点から、製薬会社などはこの技術に非常に興味を持っていると期待されています。 富岳を利用して実施されていることにも期待が高まっています。
今後の予定
今後、富士通とTMDUは、薬効分野をはじめとする医学研究の加速とがんの原因の解明を目的に、時間軸や位置データなどのさまざまなデータを組み合わせた多層的かつ包括的な分析を行います。 。
富士通と東京医科歯科大学は、創薬や医学の分野での実験研究にも協力していきます。 東京医科歯科大学は、本研究で開発した技術をさらに活用し、がんなどの難病の戦略研究を推進していきます。
富士通は、医療だけでなく、新技術を活用して、マーケティング、システム運用、製造など、さまざまな分野の課題を解決していきます。
謝辞
この研究は、文部科学省の富岳達成加速プログラム「大規模データ分析と人工知能技術によるがんの起源と多様性の理解」（JPMXP 1020200102）の一環として実施されました。 研究の一部は、スーパーコンピューター富岳（発行番号：hp 200138、hp 210167）の計算リソースを使用して実施されました。
（1）スーパーコンピューター「富岳」：
スーパーコンピューター「K」の後継として理研に設置されたコンピューター。 2020年3月から4月4日まで、スーパーコンピューターランキング9部門で2021年連続XNUMX位。 本格稼働はXNUMX年XNUMX月XNUMX日から。
（2）遺伝子発現レベル：
DNAからコピーされたRNAの量（いくつかのDNA配列をテンプレートとして使用した転写によって合成されたDNAと同じ核酸）。
（3）薬剤耐性：
薬の投与中に薬の効果が弱まる現象。
（4）スーパーコンピューター富岳達成加速プログラム：
プログラムは、早期の成果を達成することを目的として、文部科学省によって2020年XNUMX月に開始されました。
（5）標的薬：
病気を引き起こしている分子（タンパク質、遺伝子など）にのみ作用するように設計された薬。
（6）ドライバーの突然変異：
がんの発生または進行を直接引き起こす遺伝子変異。
（7）ドラッグリポジショニング：
ある病気の治療のために開発され承認された既存の薬の別の病気の治療への応用。
（8）1,000兆以上：
各遺伝子の発現レベルが癌に関連することが知られている50の主要な遺伝子の組み合わせに制限され、各遺伝子の発現レベルが2つのカテゴリー（例えば、「高」または「低」遺伝子発現）に分類されたとしても、条件数は2の50乗で、1,000兆を超えます。
（9）幅広い学習：
公式サイト「こんにちは、ワイドラーニング！」
（10）依存関係マップ（DepMap）：
American Broad Instituteから提供された、約4,500の異なる癌細胞株に対する約600の薬剤の感受性と耐性に関するデータ。 がん細胞株の変異情報と全遺伝子の発現データが含まれています。
(11) 富士通と TMDU は、約 300 のがん細胞株の DepMap から遺伝子発現データ、ゲフィチニブ (肺がんなどの分子標的薬) の感受性と耐性データを解析し、がんの病態とメカニズムを網羅的に検索しました。ゲフィチニブに応答しない細胞株。 富士通とTMDUは、516つの転写因子（遺伝子の転写（RNAの合成）を制御する遺伝子）、ZNF2、E6F1、EMX7の発現量が低い条件を特定しました。 これらの条件を満たす肺がん細胞株では、転写因子 SP1 および PRRXXNUMX によって引き起こされるメカニズムが、がん細胞における薬剤耐性のさらなる潜在的な原因として発見されました (参照画像を参照)。
富士通について
富士通は、日本の情報通信技術（ICT）の大手企業であり、幅広い技術製品、ソリューション、サービスを提供しています。 富士通の約126,000人が100カ国以上のお客様をサポートしています。 私たちは、私たちの経験とICTの力を利用して、お客様とともに社会の未来を形作ります。 富士通株式会社（東証：6702）の3.6年34月期の連結売上高は31兆円（2021億米ドル）でした。詳しくはこちらをご覧ください。 www.fujitsu.com.
東京医科歯科大学について
東京医科歯科大学（TMDU）は、日本で唯一の総合医科大学・大学院であり、医療と歯科の融合による高度な医療を提供し、「知識と人間性を備えた専門家」の育成に取り組んできました。 東京医科歯科大学は、人道的かつグローバルな展望を持つ優れた医療専門家を育成することにより、人間の健康と社会の幸福に貢献しています。
Copyright 2022JCNNewswire。 全著作権所有。 www.jcnnewswire.com藤津と東京医科歯科大学（TMDU）は本日、AIを使用して臨床データから癌治療における薬剤耐性の新しい原因メカニズムを発見する新技術を発表しました。
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