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AI(人工知能)を使い、相互に関係する遺伝子や機能をデータベースから自動的に見つける方法を開発したと、東京工科大学の村上勝彦准教授(応用生物学部)らの研究チームが10月27日発表した。


●未知の遺伝子同士の相関関係が発見可能に●

チームはヒト遺伝子の機能情報をデータベースから収集し、AIに遺伝子と機能の関係性を学習させたのち、統計的情報を「非負値行列因子分解」という方法で総合的に解析。
遺伝子や機能情報のあいだに、今まで論文などに書かれていなかった新たな相互関係を見つけることに成功した。
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「非負値行列因子分解」とは、行列形式のデータを因数分解のように分解し、基本的な構成要素をみつける方法。
上の図に示されているように、遺伝子Aの構成要素が機能X・Y・Zであり、遺伝子Bの構成要素が機能YとZである場合、両遺伝子ともにYとZを保有していることをAIが見つけ出し、遺伝子AとBの関連性、そして機能YとZの関連性を示す。

つまり、本手法を用いれば、世界中にバラバラに存在している大量の遺伝子の機能情報を自動的に結び付けることが可能となり、利用者が調べそうなことを先取りして解説するなど、さまざまな情報処理が高度になることも期待されるという。


●がんの分子メカニズム解明へ●

さらに、今後の活用法として

・がんの疾患情報といった他のタイプのデータを加えることで、遺伝子同士の新たな結びつきの発見など、がんの分子メカニズムの解明に役立てる。
・他の生物種などに対象をひろげていくことで、実験可能な生物の研究が進む。

などが考えられると、研究チーム。
ゲノム(遺伝子)創薬等への応用に向け、10月から学外の研究機関との共同研究を開始しているという。


●創薬への強い意志を持つ東工大●

今年4月に行った大学組織の大幅変更時に「スマート創薬研究ユニット」を新創設し、創薬への強い意志を示した東工大。9月には同大として初めてベンチャーキャピタル(VC)との協定を締結。連携先であるVC「みらい創造機構」とともに、ライフサイエンスや環境エネルギーなどの事業化を推進していくと発表している。

本研究で開発された手法を用いて発見される遺伝子同士の関連情報が、「オーダーメイド医療」(個々人に合わせた効果確実性の高い薬や治療)の実現を、大きく引き寄せることになるかもしれない。

引用・参照

http://www.teu.ac.jp/press/2016.html?id=250
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