日本電気株式会社（NEC）は6月18日、がんの治療効果を高める薬剤の組み合わせをAIを活用して予測する実証実験に関する成果を報告。同実証実験は、2024年12月から2025年3月にかけて中外製薬株式会社と共同で進められたものであり、中外製薬における従来の検索方法と比較して、作業時間を約50%短縮する可能性を示した。 がん治療の選択肢のひとつである薬剤併用療法は、単剤療法と比べて高い治療効果が期待される一方で、論文や臨床試験データなどをもとに、薬剤の組み合わせ実績や関連する疾患、作用機序、適応症などの情報を手作業で調査・分析する必要があり、多大な時間を要することが課題であった。 そこでNECは、臨床試験データベースAACTや生化学データベースChEMBLで公開されているがんや薬剤に関する膨大な情報を、独自のグラフベースのAI技術に学習させ、治療効果を高める薬剤の組み合わせを予測するシステムを構築した。同システムに対象薬剤名を入力することで、有効性を高めるための組み合わせ候補を迅速に提示できる。また、組み合わせ候補の予測根拠も提示することで、予測結果の理解や妥当性検証を補助することが可能であるという。 今回の実証実験では、同システムで予測した薬剤の組み合わせの臨床適用可能性を確認するために、臨床試験データベースから約400組のがん治療薬の組み合わせ情報をランダムに抽出。そのうち片方の薬剤情報を同システムに入力し、もう一方の治療薬を候補薬剤として予測できるかを評価した。その結果、同システムが提示した薬剤の組み合わせの精度は、事前に規定した基準を超えており、また予測根拠の納得性が高いことを確認した。また、中外製薬における従来の検索方法と比較して、薬剤の組み合わせ予測に要する作業時間を約50%短縮できる可能性があることを確認した。 （画像はリリースより） これらの成果から、同システムは、研究者が効率的かつ迅速に薬剤の組み合わせ候補を発見することを支援し、データに基づく薬剤の組み合わせ候補の予測に貢献できる可能性が示された。 NECは今回の実験結果をもとに、ソリューションの開発と実用化を進めていくとしている。 参照元： 日本電気株式会社　News Room