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「製薬協メディアフォーラム」を開催
テーマは「医療健康分野におけるAI/ビッグデータの活用について」
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図11  Deep Learningによる腎臓病理画像診断 糸球体認識
図11  Deep Learningによる腎臓病理画像診断 糸球体認識

もう一つの具体例として分子設計のAIについて紹介します。分子設計において非常に重要になってくるのは、病気の原因となるタンパク質とそれに対する化合物の結合の組み合わせをスクリーニングすることです。AIに膨大な数のタンパク質と化合物の結合データを覚え込ませ、結合パターンをルール化し、どの化合物とタンパク質が結合するか判定するというものです。
 大量の組み合わせを学習して予測するため、「京」コンピュータを使った事例では、「京」が予測した結合パターンと実際の結合パターンが非常に酷似した結果となりました(図12)。630種のタンパク質と3000万種の化合物という膨大な数の組み合わせを「京」コンピュータで計算し、予測結果を基に各製薬メーカーが医薬品開発を行っています。

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