東京医科歯科大学と富士通は2022年3月7日、治療薬の耐性の原因となる遺伝子の因果メカニズムを発見する技術を開発したと発表した。同技術によって、肺がん治療薬の耐性の原因を示唆する遺伝子の新たな因果メカニズムを抽出することに成功した。これにより、患者一人ひとりの遺伝子に対応した効果的な抗がん剤創薬の実現が期待できる。システム要素として、富士通が開発したAIをスーパーコンピュータ「富岳」に実装した。従来は実行が困難だった2万変数のデータを1日以内で計算し、1000兆通りの可能性から未知の因果を発見するとしている。
東京医科歯科大学と富士通は、治療薬の耐性の原因となる遺伝子の因果メカニズムを高速に発見する技術を開発した（図1）。システム要素として、富士通が開発した「発見するAI」を、スーパーコンピュータ「富岳」に実装した。
抗がん剤の薬剤耐性を分析するため、がんの細胞株から得られた遺伝子発現量データに同技術を適用した結果、これまでの研究成果では知られていなかった、肺がん治療薬の耐性の原因を示唆する遺伝子の新たな因果メカニズムを抽出することに成功した。患者一人ひとりの遺伝子に対応した効果的な抗がん剤創薬の実現が期待できる。
図1：治療薬の耐性の原因となる遺伝子の因果メカニズムを発見する技術によって示唆された、ゲフィチニブ耐性の条件と因果関係（出典：東京医科歯科大学、富士通）拡大画像表示
今回利用している富士通の「発見するAI」は、特徴的な因果関係を持つ条件を網羅的に抽出する技術として開発したもの。しかし、ヒトの全2万個の遺伝子を対象とした網羅的な探索には通常の計算機で4000年以上かかる試算であったため、処理の高速化が課題となっていた。
今回、実用的な時間で分析できるように、条件探索と因果探索のアルゴリズムを並列化して富岳に実装した。さらに、発見するAIによって、統計情報に基づき薬剤耐性を生み出す条件となりうる有望な遺伝子の組み合わせを抽出することで、1日以内で網羅的な探索を実現する技術を開発した。
●Next：遺伝子の因果メカニズムの発見にスパコン「富岳」をどう活用したか？
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