薬づくりが変わる、業界が変わる。

このシリーズでは「製薬業界を変えるＡＩ技術」と題して、創薬ＡＩに関連する研究を毎週ご紹介します。以下のような用途でご活用ください。

• 業界の将来予測
• AI技術調査
• 各病における治療法の展望

担当するのは薬学部出身ライター、Masashiです。

今回は以下の5つの研究に注目していきます！

今週のラインナップ
1. 筋萎縮性側索硬化症バイオマーカーの探索
2. 乳がん関連タンパク質の特定
3. 薬剤排出トランスポーターの分類
4. 対照薬データベースを利用した抗がん剤耐性の予測
5. 最小限のゲノム情報による薬物活性の予測

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筋萎縮性側索硬化症バイオマーカーの探索

アメリカ・ノースカロライナ州立大学（2018年11月5日発表）

筋萎縮性側索硬化症（ALS）は、手足・のど・舌の筋肉や呼吸に必要な筋肉が次第に痩せて力がなくなっていく疾患ですが、診断が困難であるため、治療効果が高いとされる早期治療の遅れが多くみられます。そこで、疾患の診断や予後の状態を表すバイオマーカーを特定することで、ALSの早期診断と予後予測が可能になるのではないかと期待されています。

アメリカにあるノースカロライナ州立大学の研究者らは、ALS患者（n = 33）と健常者（n = 30）の血漿および脳骨髄液を用いたタンパク質バイオマーカーの探索と、それらのデータセットを機械学習モデルに適応したALS診断モデル/予後モデルの開発を行いました。

結果、0.88~0.94のAUC値が得られ、セルロプラスミンやアンチトロンビンIIIを含む複数のタンパク質が診断および予後予測に有効な変化を生じていることを明らかにしました。今後、本研究によるバイオマーカーの特定から、ALSの早期診断が可能になるかもしれません。

ソース：Machine Learning Reveals Protein Signatures in CSF and Plasma Fluids of Clinical Value for ALS.

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乳がん関連タンパク質の特定

エクアドル・UTE大学（2020年5月22日発表）