このような方におすすめのサービスです

● ライフサイエンス進出検討の事業会社 ●
● 製薬・CRO・食品・医療機器会社 ●
● アカデミア・ベンチャー医療機関 ●

ライフサイエンスAIソリューションがもたらす価値

事業上の様々なシーンで、専門分野の知見不足、人手不足、工数効率化を実現します。
貴社の課題に応じたソリューションのご提案が可能です。

ライフサイエンスAIソリューシ活用事例

創薬支援プロジェクトにおけるバーチャルスクリーニング

創薬現場の課題

創薬研究における莫大なコストは研究開始から上市までに数百億円、上市までの長い研究・開発期間、平均約15年、低い成功率、数万分の1という数字に見られるように、近年の国内の新薬の上市数は極めて低いものとなっており、国内の製薬企業における開発力の強化は喫緊の課題となっています。

ソリューション概要

新薬の研究・開発には数多くの研究ステップが存在します。属人的な研究ステップはコストが嵩む上に非常に長い時間も必要です。こうしたステップを専門家の知識と経験を学習した機械学習モデルに置き換えていくことにより効率化と成功率の向上が期待できます。特に創薬のステップにおいては生物化学、合成化学、計算化学などの領域で高い専門性が求められており、こうした技術をAIに学習させることにより課題解決のためのソリューションを提供します。

遺伝子検査技術

創薬現場の課題

DNA解析はサンプル中の微生物の検出方法として広く用いられています。効率的にターゲット遺伝子を取得するため、マルチプレックスPCRの反応系を設計することが大変重要なものとなっています。目的のターゲット遺伝子を効果的に増幅するためには、複数のプライマー同士での増幅が可能な限り少ない反応系を考える必要がありますが、ターゲット遺伝子が10種以上になると組み合わせが多いため、手作業で行うには大変な時間と労力が必要となっています。

ソリューション概要

マルチプレックスPCR反応系に適したプライマー配列を導くアルゴリズムの開発を行っています。複数（10個以上）の遺伝子をターゲットとしてPCRを想定し、可能な限りプライマー同士の増幅を少なくすることで、効率よく対象とする遺伝子の解析が可能になります。最先端の機械学習技術と数理最適化技術を用いることにより、効率的に複数の遺伝子をターゲットとしてプライマーを設計します。

ペプチド創薬技術

創薬現場の課題

新規モダリティの開発には大変な時間とコストを必要とします。構造を扱うための専門的な知識と技術、経験がなければ、掛けられた時間とコストも全くの無駄になります。できる限り臨床後期でのドロップアウトを避けるため、活性に加えて、毒性や薬物動態についても基準をクリアする必要があります。

ソリューション概要

活性ペプチドを学習データとして用いて、生成AIをトレーニングします。デコーダには活性ペプチドに特徴的な潜在変数空間をサンプリングすることで、活性が期待できる配列を生成します。
ドッキングシミュレーション、分子動力学シミュレーションを組み合わせ、膨大な配座探索の中から機械学習を用いて可能性の高い構造を推定する、ラショナルな手法により活性を示すメカニズムを提案します。

その他のライフサイエンスAIソリューション活用事例はこちらから（PDFでダウンロードできます）

「ワンストップAIソリューション」としての活用

ライフサイエンス、AI・デジタル、薬事対応、までのワンストップでの対応も可能です。