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BRAIN and NERVE Volume 71, Issue 9 （September 2019）

BRAIN and NERVE 71巻9号（2019年9月発行）

Japanese English

特集神経疾患のドラッグ・リポジショニング—新時代へ

人工知能創薬とドラッグ・リポジショニング Artificial Intelligence-based Drug Discovery and Drug Repositioning 田中博 ^1,2 Hiroshi Tanaka ^1,2 ¹東京医科歯科大学医療データ科学推進室 ²東北大学東北メディカル・メガバンク機構 ¹Laboratory for Promotion of Medical Data Sciences, Tokyo Medical and Dental University ²Tohoku University Tohoku Medical Megabank Organization キーワード：人工知能創薬 , ドラッグ・リポジショニング , 生体分子プロファイル , ディープラーニング , AI-based drug discovery , drug repositioning , biomolecular profile , deep learning Keyword: 人工知能創薬 , ドラッグ・リポジショニング , 生体分子プロファイル , ディープラーニング , AI-based drug discovery , drug repositioning , biomolecular profile , deep learning pp.981-989

発行日 2019年9月1日 Published Date 2019/9/1

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1416201390

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参考文献 Reference

網羅的分子情報に基づいた「生体分子プロファイル型計算創薬・ドラッグ・リポジショニング（DR）」について，各種方法論を体系的に記述した。ビッグデータ創薬／DRについては，疾患罹患時と薬剤投与時の遺伝子発現プロファイルの比較による有効性・毒性の予測，疾患ネットワークに基づいたDR，生体ネットワークに準拠した薬効予測法などを紹介した。また，人工知能（AI）創薬に関しては，AIバーチャル・スクリーニングや薬剤標的分子探索へのAIの応用などについて解説した。

Abstract

The methodologies of computational drug discovery and drug repositioning (DR) based on biomolecular profile information are reviewed systematically. For big data drug discovery and DR, 1) methods of comparing gene expression profiles of the diseased state and drug-administered state to predict the effect and toxicity of the drug, 2) DR methods based on the disease network, and 3) prediction of drug effect based on the biological network analysis are described. For methods of AI-based drug discovery, virtual screening using AI and AI-based drug target exploration are reviewed.