2021/01/12
庆应义塾大学医学部
日本医疗研究开発机构
庆应义塾大学医学部内科学（循環器）教室の湯浅慎介専任講師、同予防医療センターの楠本大助教らの研究グループは、人工知能（AI）を用いた新しい創薬スクリーニング手法（Deep-SeSMo:ディープセスモ）の開発を行い、血管内皮細胞の老化を抑制する薬剤候補を同定することに成功しました。
近年、础滨の発展により様々な问题が新たに解决可能となり、础滨は多くの分野で社会に组み込まれるようになりました。特に、画像解析の分野では人间を超える精度で认识?判定が可能となり、医学?生物学分野においても大きな発展が期待されています。本研究グループは、まず础滨の中でも画像解析に特化した畳み込みニューラルネットワークを用いて、培养血管内皮细胞の顕微镜写真のみから细胞の老化度合いを评価することができるシステム（顿别别辫-厂别厂惭辞；ディープセスモ）の开発を行いました。さらに同システムを応用して化合物のスクリーニングを行い、老化抑制効果を有する薬剤候补の同定に成功しました。
従来、化合物スクリーニングを行うためには、细胞が病的状态にあることを评価するために复雑な分子生物学的手法を用いる必要があり、これに伴う膨大な手间と费用が大规模スクリーニングの障壁となっていました。今回研究グループが开発した顿别别辫-厂别厂惭辞は画像1枚につきわずか0.1ミリ秒で评価可能であり、本システムの导入により従来よりもはるかに高速かつ简便に、信頼性の高い创薬スクリーニングが可能となりました。本システムを応用することで、他の様々な病気に対する新规治疗薬开発も加速することが期待されます。
本成果で同定された薬剤候补化合物について今后さらに研究を进めることにより、老化コントロールを目的とした治疗薬开発につなげていきます。また血管老化などに起因する心筋梗塞や心不全などの様々な疾患に対する画期的な治疗薬の开発につながることが期待されます。
本研究成果は、2021年1月11日（ロンドン時間）に英国科学誌『Nature Communications』オンライン版に公開されました。
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