PRESS RELEASE （技術）
2016年10月6日
国立大学法人京都大学
富士通株式会社
平成28年度 日本医療研究開発機構「臨床ゲノム情報統合データベース整備事業」に採択
ゲノム・遺伝子多型の臨床解釈を推定するAI技術に関する研究開発を開始
国立大学法人京都大学（注1、以下、京都大学）は、国立研究開発法人日本医療研究開発機構（以下、日本医療研究開発機構）が進める「臨床ゲノム情報統合データベース整備事業」に、京都大学大学院医学研究科の奥野恭史教授を研究代表とする研究開発課題「ゲノム医療を促進する臨床ゲノム情報知識基盤の構築」が採択されたことをお知らせします。本採択事業において富士通株式会社（注2、以下、富士通）は、医師などが行っている臨床解釈の付与を支援する機械学習・AI（人工知能）技術の開発を担当します。本研究課題は、遺伝子情報を病気の診断や治療などに活用するゲノム医療を実現・普及させることを目的として、既に日本医療研究開発機構が整備を進めている、がんなどの疾患領域ごとの臨床情報やゲノム情報のデータベースと、各種公開データベースを統合し、信頼度・精度の高い臨床解釈を付与して公開する「臨床ゲノム統合データベース」を構築することを目指すものです。なお、実施期間は5年間（平成32年度まで）を予定しております。
背景と目的
遺伝子情報を病気の診断や治療などに活用するゲノム医療の実現に向けて、広く臨床現場で活用できる知識基盤としての「臨床ゲノム情報統合データベース」の構築は喫緊の課題となっています。米国の事例では、疾患に関連する遺伝子多型とその臨床解釈を集約する枠組みとして、専門機関が自由にアクセスできるデータベースをいち早く構築して公開しています。しかし、データの信頼度や精度が、臨床解釈を提供した臨床現場・組織に依存することが課題となっており、専門家による評価の仕組みを体系化するなど信頼度や精度改善のための取り組みが進められています。国内においても、データベース基盤の整備を進めていく中で、データの集約と臨床解釈の付与についての標準化・体系化の取り組みが求められています。
本事業の取り組み
今回、京都大学と富士通は共同で、これまで専門家が行ってきた人手によるデータ集約作業の過程を定式化・アルゴリズム化し、専門家によるデータ集約作業の支援を行うキュレーションシステムを開発します。本キュレーションシステムでは、独自の機械学習・AI 技術を開発することで、高精度かつ高速な臨床解釈付与の支援を目指します。
本キュレーションシステムの開発において、富士通は、現時点で疾患との関連性が明らかではない遺伝子多型に対する臨床解釈を推定する以下の技術についての研究開発に取り組みます。
- 株式会社富士通研究所がこれまで開発してきたLOD（Linked Open Data）活用基盤（注3）を利用し、医療分野における学術文献や公共DBを集約した知識ベースを構築します。
- 構築した知識ベースを元に、富士通のAI技術「Human Centric AI Zinrai（ジンライ）」を構成する独自の機械学習技術を適用し、臨床解釈の推定と、その根拠となるエビデンスおよび治療薬候補などを出力するシステムの構築を目指します。
これらの技術を発展させ、医療だけでなく様々な分野における企業や大学の研究開発を支えるAI技術として富士通のビジネスへも展開していく予定です。
商標について
記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。
以上
注釈
- 注1 国立大学法人京都大学：
- 所在地 京都市左京区吉田本町、総長 山極 壽一
- 注2 富士通株式会社：
- 本社 東京都港区、代表取締役社長 田中 達也
- 注3 LOD活用基盤：
- 「オープンデータの活用革新! リンクが張られた公開データ（LOD: Linked Open Data）向け大規模データ格納・検索技術を開発」（2013年4月3日プレスリリース）
関連リンク
本件に関するお問い合わせ
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