도쿄, 07년 2022월 1일 – (JCN Newswire) – Fujitsu와 Tokyo Medical and Dental University(TMDU)는 오늘 AI를 사용하여 임상 데이터에서 암 치료에서 약물 내성의 새로운 인과 메커니즘을 발견하는 새로운 기술을 발표했습니다. 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 "Fugaku"를 활용하여(20,000) 이 신기술은 하루에 1,000개의 변수 데이터를 고속으로 계산할 수 있고 XNUMX조 개 이상의 다양한 암세포에서 이전에 알려지지 않은 약물 내성과 관련된 인과 관계를 발견할 수 있습니다. 가능성.
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Fujitsu와 TMDU는 이 기술을 암세포주에서 얻은 유전자 발현 수준(2) 데이터에 적용하여 항암제에 대한 약물 내성(3)을 분석하고, 이전에 알려지지 않은 유전자의 새로운 인과 기전을 추출하는 데 성공했습니다. 폐암 약물에 대한 내성. 이 신기술은 신약 개발 가속화와 환자 개개인에 맞는 암 치료제 실현에 기여할 것으로 기대된다.
이 기술은 슈퍼컴퓨터 Fugaku 성취 가속 프로그램의 일환으로 TMDU, 교토 대학 및 Fujitsu가 지원하는 이니셔티브인 "대규모 데이터 분석 및 AI 기술을 사용한 암의 원인 및 다양성 규명"을 주제로 개발되었습니다(4) .
배경
환자가 표적 항암제(5) 치료를 받더라도 약물 내성 암세포의 출현은 완전한 관해에 대한 지속적인 위협을 나타냅니다. 그러나 특정 암이 어떻게 약물 내성이 되는지에 대한 기전은 불분명하며 연구자들은 다중 드라이버 돌연변이(6)가 있는 세포가 약물 내성을 획득하는 방법을 밝히는 새로운 분석 방법을 계속 연구하고 있습니다. 약물 재포지셔닝(7)과 관련된 약물 개발 및 임상 시험에서 약물이 효과가 있을 것으로 예상되는 환자를 식별하는 것이 중요합니다. 그러나 약물의 효과는 기관과 개인, 유전자 발현의 차이에 따라 차이가 있을 수 있으며, 여러 유전자의 발현 수준을 결합하는 패턴의 수는 1,000조를 초과합니다(8). 따라서 인간 게놈의 모든 20,000개 유전자에 대한 포괄적인 검색은 기존 컴퓨터로 4,000년 이상 걸릴 것이며 이 과정을 가속화하는 방법을 찾는 것은 주요 도전과제입니다.
새로 개발된 기술
Fujitsu는 슈퍼컴퓨터 Fugaku로 계산 성능을 극대화하기 위해 병렬 조건부 및 인과 알고리즘을 구현하여 실제 연구에 필요한 기간 내에 인간 게놈을 분석했습니다. Fujitsu는 통계 정보를 기반으로 약물 내성 출현과 관련된 잠재적 유전자 조합을 추출하기 위해 Fujitsu의 "Wide Learning"(9) AI 기술을 활용하여 하루 안에 포괄적인 검색을 수행할 수 있는 새로운 기술을 개발했습니다.
결과
슈퍼컴퓨터 Fugaku에서 이 기술을 사용하여 Dependency Map(DepMap)(10) 포털의 데이터를 실행한 결과 Fujitsu와 TMDU는 하루 안에 전체 인간 게놈에서 조건과 인과 관계를 검색하고 원인 유전자를 결정할 수 있었습니다. 폐암 치료에 사용되는 약물에 대한 내성(11).
교토대학 의과대학원 오가와 세이지 교수의 코멘트
과학적 발견을 위한 Fujitsu의 AI 기술("와이드 러닝")과 같은 유망한 기술은 언젠가는 약물 개발에 대한 관심이 증가하는 영역을 나타내는 바이오마커의 발견에 기여할 수 있습니다. 신약개발 성공의 관건은 신약의 효과가 기대되는 환자를 파악하고 임상시험을 진행하는 것이다. 누가 그 약의 혜택을 받을지 예측하는 마커를 알면 임상시험 비용을 크게 절감할 수 있고 개별 임상시험을 진행해 성공 확률을 높일 수 있다. 이러한 관점에서 제약회사 등은 이 기술에 많은 관심을 가질 것으로 예상된다. 후가쿠를 활용해 구현했다는 점도 기대감을 높였다.
미래 계획
앞으로 Fujitsu와 TMDU는 약효 분야를 포함한 의학 연구를 가속화하고 암의 원인을 밝히는 것을 목표로 시간 축 및 위치 데이터를 포함한 다양한 데이터를 결합하는 다층적이고 포괄적인 분석을 수행할 것입니다. .
Fujitsu와 TMDU는 또한 약물 발견 및 의학 분야의 실험 연구에서 협력할 것입니다. TMDU는 이번 연구에서 개발한 기술을 더욱 활용하여 암과 같은 난치성 질환에 대한 전략 연구를 추진할 것입니다.
의료 외에도 Fujitsu는 새로운 기술을 활용하여 마케팅, 시스템 운영 및 제조를 포함한 다양한 분야의 문제를 해결할 것입니다.
감사의 글
이 연구는 문부과학성의 후가쿠 성취 촉진 프로그램 "대규모 데이터 분석 및 인공 지능 기술을 통한 암의 기원과 다양성 이해"(JPMXP 1020200102)의 일환으로 수행되었습니다. 연구의 일부는 슈퍼컴퓨터 Fugaku의 계산 자원으로 수행되었습니다(호: hp 200138, hp 210167).
(1) 슈퍼컴퓨터 "Fugaku":
슈퍼컴퓨터 "K"의 후속으로 RIKEN에 설치된 컴퓨터. 2020년 3월부터 4월 4일까지 슈퍼컴퓨터 랭킹 9개 부문에서 2021년 연속 XNUMX위를 차지했다. XNUMX년 XNUMX월 XNUMX일 정식 가동.
(2) 유전자 발현 수준:
DNA에서 복사된 RNA의 양(일부 DNA 서열을 주형으로 사용하여 전사에 의해 합성된 DNA와 동일한 핵산).
(3) 약물 내성:
약물을 투여하는 동안 약물의 효과가 약해지는 현상.
(4) 슈퍼컴퓨터 Fugaku 성취 촉진 프로그램 :
2020년 XNUMX월 문부과학성이 조기 결과를 목표로 시작한 프로그램입니다.
(5) 표적 약물 :
질병을 일으키는 분자(단백질, 유전자 등)에만 작용하도록 고안된 약물.
(6) 드라이버 돌연변이:
암의 발병이나 진행을 직접적으로 일으키는 유전적 돌연변이.
(7) 약물 재배치:
한 질병의 치료를 위해 개발되고 승인된 기존 약물을 다른 질병의 치료에 적용하는 것.
(8) 1,000조 이상 :
각 유전자의 발현량을 암과 관련된 것으로 알려진 50개 주요 유전자의 조합으로 한정하고, 각 유전자의 발현량을 2가지 범주(예: "높음" 또는 "낮음" 유전자 발현)로 분류하더라도, 조건수는 2의 50승으로 1,000조를 초과합니다.
(9) 폭넓은 학습:
공식 사이트 “Hello, Wide Learning!”
(10) 종속성 맵(DepMap) :
American Broad Institute에서 제공한 약 4,500가지 다른 암 세포주에 대한 약 600가지 약물의 민감도 및 내성에 대한 데이터입니다. 암 세포주의 돌연변이 정보와 모든 유전자의 발현 데이터가 포함되어 있습니다.
(11) Fujitsu와 TMDU는 DepMap에서 약 300개 암 세포주의 유전자 발현 데이터, Gefitinib(폐암 및 기타 암 치료에 사용되는 분자 표적 약물)의 민감도 및 내성 데이터를 분석하여 암 세포의 조건 및 메커니즘을 종합적으로 검색했습니다. Gefitinib에 반응하지 않는 라인. Fujitsu와 TMDU는 XNUMX가지 전사 인자(공동으로 작용하는 유전자)의 발현 수준이
ntrol 유전자 전사(RNA 합성)), ZNF516, E2F6 및 EMX1은 낮았다. 이러한 조건을 충족하는 폐암 세포주에서 전사 인자 SP7 및 PRRX1에 의해 유발되는 메커니즘이 암세포에서 약물 내성의 추가 잠재적 원인으로 발견되었습니다(참조 이미지 참조).
Fujitsu 정보
Fujitsu는 다양한 기술 제품, 솔루션 및 서비스를 제공하는 일본의 선도적 인 정보 통신 기술 (ICT) 회사입니다. 약 126,000 명의 Fujitsu 직원이 100 개 이상의 국가에서 고객을 지원합니다. 우리는 우리의 경험과 ICT의 힘을 사용하여 고객과 함께 사회의 미래를 만듭니다. Fujitsu Limited (TSE : 6702)는 3.6 년 34 월 31 일로 마감 된 회계 연도에 2021 조 엔 (미화 XNUMX 억 달러)의 통합 매출을보고했습니다. 자세한 내용은 www.fujitsu.com을 참조하십시오.
도쿄의과치과대학 소개
도쿄 의과치과대학(TMDU)은 일본 유일의 종합 의과대학이자 대학원이며, 의료와 치의학 분야의 융합을 통해 고도의 의료를 제공하고 "지식과 인간성을 갖춘 전문가" 양성을 위해 노력해 왔습니다. TMDU는 인간적이고 글로벌한 시야를 지닌 우수한 의료 전문가를 양성하여 인류의 건강과 사회의 웰빙에 기여합니다.
