臨床データ起点の創薬標的探索 -――AIによるデータ駆動型アプローチ

Therapeutic target discovery from clinical data ――An AI-driven approach

　臨床データ解析とオミクス解析の進展により，創薬標的探索は大きな転換期を迎えている．電子カルテや疾患コホートから得られる臨床ビッグデータに加え，ゲノム，トランスクリプトーム，プロテオームなどの臨床オミクス情報を統合的に解析することで，病態進展や治療反応を反映した分子機構の同定が可能となった．さらに，AI（人工知能）や機械学習の導入により，膨大なデータから疾患関連経路や病態関連遺伝子を抽出し，創薬標的をデータ駆動的に推定する研究が急速に発展している．近年は，グラフニューラルネットワーク（GNN）などのネットワーク学習や因果推論を用いた構造的理解，さらには大規模言語モデル（LLM）による知識統合や仮説生成が注目されている．今後は，臨床情報とマルチオミクスデータを時間的・空間的に統合し，個々の患者における病態形成過程を再構築することで，個別化医療と精密創薬を支える新たな研究基盤の確立が期待される．