ビッグデータ事例--薬剤の副作用の予測がほぼ100％可能に

山田竜司 （編集部） 2016年01月25日 18時27分

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　京都大学は1月22日、医学研究科特定研究員の江谷典子氏の成果として、薬剤やその副作用、疾患の原因となる遺伝子などのビッグデータを解析することで、副作用をほぼ確実に予測できるという研究結果を発表した。

　この解析により既存の薬剤の中で、元々のターゲット以外の疾患に効果を発揮する可能性があるものについて予測し、いままで治療薬が公開されていない疾患に対して300件以上の候補を発見できたという。

　江谷氏は将来的にはプログラムを半導体チップへ組み込んだ、SoC（システム オン チップ）を用いることで、セキュリティ強化が可能であり、同時にデータ 処理も高速化できるため、今回のようなビッグデータを用いた予測が手軽にできるようになると説明している。

　研究の背景として、ビッグデータを用いた薬の副作用の予測は、必要な臨床試験のデータが公開されていない場合が多く、十分な成果が得られていなかったことがあると指摘。今回の研究では、公開されているデータベースから疾患の原因となっている遺伝子や、薬の働きかける部位、タンパク質と化合物の相互作用に関するデータ、市販されている薬を含む薬剤の副作用と発症率の5項目を統合し、新たにデータベースを構築した。このデータベースを元にした統計や機械学習を用いたシステムを開発し、副作用の種類や発症率を予測したところ、ほぼ100％予測できたとのこと。

　京都大学は個人の体質や遺伝的特性によって治療効果の高い治療法を選択する、個別化医療への貢献が期待できると説明している。

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