医薬品開発
取組事項

令和３年度の進捗

今後の予定等

創薬ターゲット探索のためのデータ
ベース構築、AI開発

○

官民研究開発投資拡大プログラム
（PRISM）において、創薬標的の特定
が困難であった特発性肺線維症
（IPF）及び原因となるドライバー変
異が見つからない肺がんを対象とし
て、例）のオミックス解析及び診療
情報のデータベースを構築した。本
事業で収集したデータをAIで解析す
ることにより、IPFとの関与が報告さ
れていない分子/パスウェイを見出し
た。また、肺がんにおいて関与が報
告されていない重要分子一つを見出
した。
https://www8.cao.go.jp/cstp/prism/seik
a/ai_r3/ai1.pdf

○

引き続き、診療情報、オミックス
データを収集するとともに、創薬
ターゲット探索に向けたAIプラット
フォームの構築を行う。

企業の薬効データ、構造最適化に係る
経験知を含むデータベースを構築、化
合物最適化に利用可能なAI技術の開発

○

産学の保有する創薬標的、薬効、
薬物動態、毒性データを集約し、化
合物の複数の性質の同時予測、分子
の自動設計が可能なAIの開発を進め
た。令和3年度は賛同企業が2社増え
合計18社となり、AI開発における現
場レベルの情報・意見交換として４
つの分科会を立ち上げ産学間で活発
な連携・議論を行った。更に、企業
データの受け入れを開始し、オンオ
フターゲットデータのデータ管理及
び当該データを用いた予測AI構築を
開始した。

○

企業のADMETデータに加え、オン
オフターゲットにかかる企業データ
を上積みし、それらの活用により各
種予測AIのプロトタイプの構築を進
める。更に、企業データを秘匿した
まま予測AIのレベル向上が可能とな
るFederated Learningの企業へのテス
ト導入/運用を行い、賛同企業におけ
るFederated Learningを本格運用する
とともに、本AIの実際の創薬への応
用を開始する。

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