FRONTEOは、AI創薬支援サービス「Drug Discovery AI Factory」において、シュプリンガーネイチャーが出版するジャーナル約600誌の論文のフルテキストデータを活用するサービスに関するホワイトペーパー「既知の文献情報から未知の関連性を発見」（英語）を公開した。

　同ホワイトペーパーは両社の協業活動の一環として作成され、シュプリンガーネイチャーの文献データと、FRONTEOの特化型AI「KIBIT（キビット）」の自然言語処理技術および解析手法を用いた、First in Class開発に向けた新たな創薬開発アプローチについて解説したもの。

ホワイトペーパー「既知の文献情報から未知の関連性を発見」について

　医薬品開発の成功率を高めるためには、疾患関連性の高い標的分子の抽出とその裏付けとなる仮説生成が重要だという。多くの製薬企業や創薬ベンチャー、アカデミアは膨大な労力とコストをかけて標的遺伝子の探索とその仮説生成に取り組んでいるが、年々、上昇する開発コストや標的分子のパイプライン積み上げに課題を抱えているとのことだ。さらに、疾患と標的分子の関連性について文献にも記載されていないような新規性の高いFirst in Classを目指せる標的分子を発見することは、極めて困難な状況だとしている。

　同ホワイトペーパーでは、既知の文献情報からの未知の関連性の発見に強みを持つKIBITと独自の解析手法を用いて、シュプリンガーネイチャーが出版する600を超える有力ジャーナルに掲載されている文献データを解析。KIBITがマップ化する遺伝子ネットワークから疾患関連性の高い未報告の標的分子の抽出と、その裏付けとなる疾患メカニズムなどの仮説の生成を行うプロセスを、具体的な事例を踏まえて解説しているという。

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