遺伝子治療の最前線からKIBIT Amanogawaを解説: 次世代医療への挑戦

本セミナーでは、膨大な論文情報から入力した単語や文章に関連性の高い論文情報や遺伝子、疾患を即時に抽出する仮説生成のための発見型概念検索AIシステム「KIBIT Amanogawa」の概要と活用方法について、元基礎研究者で当システムのスペシャリストである萩原より紹介します。 昨今、遺伝子治療の研究が飛躍的に進んでおり、単一遺伝子異常が原因であったモノジェニック疾患からがんや神経変性疾患、心血管疾患など複数要因で起こる疾患についても適応が検討されています。また、治療方法に関してもAAVだけでなくCRISPR-Cas9、TALEN、siRNA、ASOなどモダリティの多様化も進んでいます。ただ、持続的な治療効果、安全性、コストなど課題があり、工夫がまだ必要になっています。 今回は”疾患”と”モダリティ”の2軸から遺伝子治療の最新知見や非連続的な発見を、デモンストレーションを通して見つけ出し、今後の遺伝子治療研究のヒントを得るための「KIBIT Amanogawa」の効果的な活用方法をご紹介します。