術後化学療法を支援する人工知能システムの開発

研究概要

約200種のがん細胞のDNA,RNAシークエンスデータおよび各々の細胞の265種の抗がん剤への感受性データから人工知能(AI)を用いて深層学習を行いDNA,RNAシークエンスデータから最適な抗がん剤の組み合わせを導き出す治療支援システムの構築を目指し研究を行った。ゲノム情報によるビックデータの機械学習の特徴表現の抽出と、その結果に基づく難治性消化器がんに対する薬物療法や免疫チェックポイント阻害剤の最適化に向けた、情報基盤を構築することができた。この知見は、薬物療法に加えて放射線療法や手術の最適化に応用することが可能であり、AIホスピタルを含めた実臨床への社会実装に貢献することができた。