FRONTEOが独自に開発した自然言語処理AI「KIBIT」は、従来のように事象を連続的に積み上げて導く発見プロセスとは異なり、文献に記載のない関連性までも予測し見つけ出す「非連続的な発見」を可能にします。このKIBITを基盤として、FRONTEOは新規性の高い標的探索やDrug Repositioning等を支援する
FRONTEOが独自に開発した自然言語処理AI「KIBIT」は、従来のように事象を連続的に積み上げて導く発見プロセスとは異なり、文献に記載のない関連性までも予測し見つけ出す「非連続的な発見」を可能にします。このKIBITを基盤として、FRONTEOは新規性の高い標的探索やDrug Repositioning等を支援するソリューション「Drug Discovery AI Factory（DDAIF）」を展開しています。本セミナーでは「疼痛」をテーマに、DDAIFを活用した解析事例をご紹介します。まず、疼痛研究の全体像や最新トレンドを整理し、線維筋痛症や帯状疱疹後神経痛などの疾患において、今後求められる治療アプローチや創薬ターゲットを考察します。さらに、こうした研究ニーズに対し、KIBITを用いた解析がどのような標的候補の抽出や仮説生成を可能にするのかについて、KIBITを駆使して創薬プロジェクトに日々取り組むFRONTEO研究チームの佐々木が、具体的な解析事例を交えて解説します。
プラットフォーム: link-j / 主催者: 株式会社FRONTEO