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Development of innovative AI methods for predicting therapeutic targets for intractable diseases from medical big data

开发基于医疗大数据预测疑难杂症治疗靶点的创新AI方法

基本信息

批准号：
21H04915
负责人：
山西芳裕
金额：
$ 26.54万
依托单位：
Nagoya University (2023)Kyushu Institute of Technology (2021-2022)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-05 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H04915/
关键词：
創薬標的ビッグデータ AI 医療

项目摘要

近年の医薬品開発は非常に困難な状況にある。また創薬ターゲットの枯渇が深刻化しており、近年の創薬の低迷の一因となっている。既存の研究手法では限界があるため、ビッグデータや人工知能（AI）技術の有効活用が切望されている。本研究では、医療データやオミックスデータを解析し、創薬ターゲットを予測する人工知能（AI）の基盤となる機械学習手法の研究開発を行う。潰瘍性大腸炎、クローン病などに関する患者の遺伝子発現情報、病因遺伝子、配列変異、環境因子、診断マーカー、治療標的、異常パスウェイなどの分子機序データを、OMIM, KEGG, GEOなどのデータベースや文献から整備した。疾患-タンパク質の関係性の情報を収集して、情報解析できる電子データの形に整備し、そのプロトタイプをデータベース化した。公開できるように整備を進めている。タンパク質をコードする遺伝子に摂動を加えた時のヒト細胞の遺伝子発現プロファイルを解析し、疾患の新しい創薬ターゲット分子を予測する方法を検討し、従来手法よりも性能が高いことを確認した。提案手法は、ドラッグリポジショニングの概念を拡張し、ターゲットリポジショニングの実現を可能にした。提案するターゲットリポジショニングのアルゴリズムやその解析結果を論文にまとめ、バイオインフォマティクス分野のトップジャーナルであるBioinformatics誌に受理され、出版した。さらに、バルクレベルだけでなくシングルセルレベルの遺伝子発現プロファイルの解析手法やChIP-seqなどのエピジェネティクスデータの解析手法を開発した。

The development of medical products in recent years has been caused by a very difficult situation. The reason for the deepening of the また成薬ターゲットの干渇が has deepened, and the reason for the sluggishness of the の成薬の in recent years has been the となっている. Existing research techniques are limited, and artificial intelligence (AI) technology is expected to be effectively utilized. The purpose of this research is, medical analysis, and medical analysis. The foundation of artificial intelligence (AI) and the development of research on machine learning techniques for predicting artificial intelligence (AI). Ulcerative colitis, クローン disease などに关する patient's information, etiology, arrangement differences, Environmental factors, diagnostic tools, treatment targets, abnormal molecular machine sequencer, OMIM, KEGG. Illness - information collection and information analysis Sub-データのshaped preparationに、そのプロトタイプをデータベース化した. It is open to the public and ready to be prepared.タンパク性をコードする缝子に悂动を加えた时のヒトcellの缝子発 appear プロファイルをanalyticsし, disease The new and innovative methods are used to predict and predict molecules, and the performance of new techniques is to be confirmed. Proposal method and concept of ドラッグリポジショニングのし、ターゲットリポジショニングの実appearsをpossibleにした. Proposal するターゲットリポジショニングのアルゴリズムやその Analysis result をthesis にまとめ、バイオインフAccepted and published by Bioinformatics Bioinformatics. The answer to the problem The analysis method is ChIP-seq analysis method.