新薬創出を加速する症例データベースの構築・拡充／創薬ターゲット推定アルゴリズムの開発

文献情報

• 文献番号: 202103016A
• 報告書区分: 総括
• 研究課題名: 新薬創出を加速する症例データベースの構築・拡充／創薬ターゲット推定アルゴリズムの開発
• 課題番号: 21AC5001
• 研究年度: 令和3(2021)年度
• 研究代表者(所属機関): 夏目 やよい(国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所 AI健康・医薬研究センター バイオインフォマティクスプロジェクト)
• 研究分担者(所属機関): -
• 研究区分: 厚生労働科学研究費補助金 行政政策研究分野 政策科学総合研究（臨床研究等ＩＣＴ基盤構築・人工知能実装研究）
• 研究開始年度: 令和3(2021)年度
• 研究終了予定年度: 令和3(2021)年度
• 研究費: 441,356,000円
• 研究者交替、所属機関変更: -

研究報告書（概要版）

行政効果報告

• 文献番号: 202103016C

成果

• 専門的・学術的観点からの成果: 肺がんではTCGAデータベースに保存されている肺がん症例数である1,089を超える世界最大規模の1,711症例の、IPFでは疾患情報のデータベースとしては世界初となる1,467症例の疾患データベースを構築した。; このデータを解析する手法を開発し、肺がんでは新規治療ターゲットとなる遺伝子を突き止めた。IPFでは複数の創薬ターゲット候補を抽出し、そのターゲットとしての可能性を確認中である。
• 臨床的観点からの成果: 肺がんで見出された新規治療ターゲットとなる遺伝子は、pan-negative肺がんで見出された。pan-negative肺がんは、ドライバ遺伝子が特定されてない、つまり治療薬が存在していない肺がんである。また、当該遺伝子に対しては、既に他の疾患で用いられている治療薬が存在するため、効果が確認されれば、患者さんに有望な治療薬を届けることができると思われる。
• ガイドライン等の開発: 該当なし
• その他行政的観点からの成果: 該当なし
• その他のインパクト: シンポジウムについては、CBI学会2021年大会にて「国内AI創薬の最前線」と題したプレナリー講演（令和2年10月28日）及び令和2年度成果報告会（令和3年7月20日）を行った。; また、本事業成果を多くの産学の研究者に利用して頂くためオープンプラットフォームの構築を進め、掲載する事業成果の内、大阪大学コホートの臨床情報を匿名加工情報とし、9個のAIを Webアプリケーション化した。

発表件数

• 原著論文（和文）: 4件
• 原著論文（英文等）: 20件
• その他論文(和文): 1件
• その他論文(英文等): 66件
• 学会発表(国内学会): 75件
• 学会発表(国際学会等): 7件
• その他成果(特許の出願): 5件
• その他成果(特許の取得): 0件
• その他成果(施策への反映): 0件
• その他成果(普及・啓発活動): 1件 ; PRISM成果報告会

特許

• 特許の名称: 複数の項目を関係付けるための方法、システム、及びプログラム
• 詳細情報: 分類: ; 特許番号: 2022-003368 ; 発明者名: 夏目やよい、上田修功 ; 権利者名: 国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所 ; 出願年月日: 20220128 ; 国内外の別: 国外

• 特許の名称: 特発性肺線維症の治療または予防剤
• 詳細情報: 分類: ; 特許番号: 2022-050865 ; 発明者名: 夏目やよい、伊藤眞里、黒田正孝、水口賢司、足立淳、朝長毅、熊ノ郷淳、武田吉人、上田修功 ; 権利者名: 国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所 、国立大学法人大阪大学 、国立研究開発法人理化学研究所 ; 出願年月日: 20220325 ; 国内外の別: 国内

• 特許の名称: 画像検索装置、方法及びプログラム
• 詳細情報: 分類: ; 特許番号: 2021-010772 ; 発明者名: 小林和馬, 三宅基隆, 浜本隆二 ; 権利者名: 国立研究開発法人国立がん研究センター ; 出願年月日: 20210630 ; 国内外の別: 国内

• 特許の名称: 臨床テキスト情報時系列データ作製方法及び装置、並びに、臨床テキスト情報時系列可視化表示方法及び装置、並びに、臨床テキスト情報時系列可視化システム
• 詳細情報: 分類: ; 特許番号: 2021-165067 ; 発明者名: 矢田竣太郎，荒牧英治 ; 権利者名: 国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学 ; 出願年月日: 20211006 ; 国内外の別: 国内

主な原著論文20編（論文に厚生労働科学研究費の補助を受けたことが明記された論文に限る）

• 原著論文1: Yayoi Natsume-Kitatani, Mari N Itoh, Yoshito Takeda et al.; Data-driven patient stratification and drug target discovery by using medical information and serum proteome data of idiopathic pulmonary fibrosis patients; Research Square (2022); 10.21203/rs.3.rs-405195/v2
• 原著論文2: Koide R., Hirane N., Kambe D., et al; Antiadhesive nanosome elicits role of glycocalyx of tumor cell-derived exosomes in the organotropic cancer metastasis ; Biomaterials , 280 , 123314- (2022); 10.1016/j.biomaterials.2021.121314
• 原著論文3: Takahashi S, Takahashi M, Tanaka S, et al; A New Era of Neuro-Oncology Research Pioneered by Multi-Omics Analysis and Machine Learning; Biomolecules , 11 (4) , 565- (2021); 10.3390/biom11040565
• 原著論文4: Kaneko S, Mitsuyama T, Shiraishi K, et al; Genome-Wide Chromatin Analysis of FFPE Tissues Using a Dual-Arm Robot with Clinical Potential; Cancers (Basel) , 13 (9) , 666397- (2021); 10.3390/cancers13092126
• 原著論文5: Asada K, Kaneko S, Takasawa K, et al; Integrated Analysis of Whole Genome and Epigenome Data Using Machine Learning Technology: Toward the Establishment of Precision Oncology ; Front Oncol , 12 (11) , 669397- (2021); 10.3389/fonc.2021.666937
• 原著論文6: Kobayashi K, Miyake M, Takahashi M, et al; Observing Deep Radiomics for the Classification of Glioma Grades; Sci Rep , 11 (1) , 10942- (2021); 10.1038/s41598-021-90555-2
• 原著論文7: Lee K, Kim K, Ryu TY, et al; Dysregulation of EHMT1 affects lung cancer proliferation by controlling CDKN1A expression; Mol Oncol , 15 (11) , 2989-3002 (2021); 10.1002/2F1878-0261.13050
• 原著論文8: Komatsu M, Sakai A, Dozen A, et al; Towards Clinical Application of Artificial Intelligence in Ultrasound Imaging; Biomedicines , 9 (7) , 720- (2021); 10.3390/biomedicines9070720
• 原著論文9: Yamada M, Saito Y, Yamada S, et al; Detection of flat colorectal neoplasia by artificial intelligence: A systematic review; Best Pract Res Clin Gastroenterol , 52 (53) , 101745- (2021); 10.1016/j.bpg.2021.101745
• 原著論文10: Kawaguchi RK, Takahashi M, Miyake M, et al; Assessing Versatile Machine Learning Models for Glioma Radiogenomic Studies across Hospitals; Cancers (Basel) , 13 (14) , 3611- (2021); 10.3390/cancers13143611
• 原著論文11: Kobayashi K, Hataya R, Kurose Y, et al; Decomposing normal and abnormal features of medical images for content-based image retrieval of glioma imaging; Med Image Anal , 74 , 102227- (2021); 10.1016/j.media.2021.102227
• 原著論文12: Kaneko S, Takasawa K, Asada K, et al; Epigenetic Mechanisms Underlying COVID-19 Pathogenesis; Biomedicines , 9 (9) , 1142- (2021); 10.3390/biomedicines9091142
• 原著論文13: Asada K, Komatsu M, Shimoyama R, et al; Application of Artificial Intelligence in COVID-19 Diagnosis and Therapeutics ; J Pers Med , 11 (9) , 886- (2021); 10.3390/jpm11090886
• 原著論文14: Nakazawa MA, Tamada Y, Tanaka Y, et al; Novel cancer subtyping method based on patient-specific gene regulatory network ; Scientific Reports , 11 , 23653- (2021); 0.1038/s41598-021-02394-w
• 原著論文15: Faith Wavinya Mutinda, Shuntaro Yada, Shoko Wakamiya, et al; Semantic Textual Similarity in Japanese Clinical Domain Texts Using BERT; Methods of Information in Medicine , S (01) , e56-e64 (2021); 10.1055/s-0041-1731390
• 原著論文16: 佐藤壮, 疋田正喜, 本田晴香, ; 創薬研究者・アカデミア研究者が知っておくべき 最新の免疫学とその応用技術; 創薬研究者・アカデミア研究者が知っておくべき 最新の免疫学とその応用技術 (2021)
• 原著論文17: 夏目やよい; 新薬創出を加速する人工知能の開発 ～データ駆動型創薬ターゲット探索プラットフォームの構築～ 夏目やよい; あいみっく (2021)
• 原著論文18: 荒牧英治; 自然言語処理の医療への応用; 先進医療NAVIGATOR医療とAI最前線 新刊 (2021)
• 原著論文19: Ishida, Mana; Yanaka, Hitomi, et al; Compositional Semantics for Multiword Expression in Medical Case Retrieval; In Proceedings of the 18th International Workshop on Logic and Engineering of Natural Language Semantics (LENLS18) , 231-239 (2021)
• 原著論文20: Koba T, Takeda Y, Narumi R, et al; Proteomics of serum extracellular vesicles identifies a novel COPD biomarker, fibulin-3 from elastic fibres; ERJ Open Res , 7 (1) , 00658- (2021)

公開日・更新日

• 公開日: 2024-02-29
• 更新日: -

収支報告書

• 文献番号: 202103016Z