ポステック研究チーム、抗がん剤治療効果予測マシンラーニング技術開発＝韓国

ポステックは30日、キム・サンウク生命工学科教授研究チームがガン患者の抗がん剤反応性を予測する人工知能技術を開発したと発表した。

研究チームは薬物の直接的な標的になる個別タンパク質に対する転写体情報だけでなく、標的タンパク質と相互作用できる生体タンパク質相互作用ネットワークデータを利用して予測精度を高めたマシンラーニングアルゴリズムを突き止めた。

研究チームは「同じがん患者でも抗がん剤に対する反応が違うため、効果のある患者を選別するオーダーメード型治療が重要だ」とし「既存のマシンラーニング予測技法はがん細胞のゲノム情報を基にしており、正確度を高めるのに限界と不必要なバイオマーカー情報によってマシンラーニングが誤った信号を基に学習する問題があった」と指摘した。

研究チームは、従来のマシンラーニングが学習しなければならなかった膨大なバイオマーカーの代わりに、選別されたバイオマーカーだけが学習できるように精度を高めた。

また、動物モデルではなく、患者由来のミニ臓器のデータを利用し、実際の患者の反応との差を狭めたという。

キム教授は「転写体は人それぞれ遺伝情報を基に作られるタンパク質の種類はもちろん、作られる時期や量が異なり、作られたタンパク質の活性も異なる」とし「このため遺伝的特性とがん細胞の転写体情報を分析し、抗がん剤の治療効果を予測しようとするもの」と話した。