(57)【要約】      （修正有）【課題】新規な疾患の治療薬のスクリーニング方法およびスクリーニングシステムを提供する。【解決手段】ディープラーニングにより、正しい答えを出せるように学習させた人工知能に、利用可能なデータベースのデータを読み込ませ、質問することにより、医薬候補物質をスクリーニングする方法であって、ディープラーニングにより、正しい答えを出せるように学習させた人工知能に、利用可能なデータベースのデータを読み込ませ、質問することにより、医薬候補物質をスクリーニングする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディープラーニングにより、正しい答えを出せるように学習させた人工知能に、利用可能なデータベースのデータを読み込ませ、質問することにより、医薬候補物質をスクリーニングする方法。
【請求項２】
データベースのデータが、DNA、RNA、タンパク質、生理活性物質に関するデータおよび論文である、請求項１の医薬候補物質をスクリーニングする方法。
【請求項３】
前記RNAに関するデータがマイクロアレイのデータである、請求項２の医薬候補物質をスクリーニングする方法。
【請求項４】
ディープラーニングにより、正しい答えを出せるように学習させた人工知能に、利用可能なデータベースのデータを読み込ませ、質問することにより、医薬候補物質をスクリーニングするシステム。
【請求項５】
データベースのデータが、DNA、RNA、タンパク質、生理活性物質に関するデータおよび論文である、請求項４の医薬候補物質をスクリーニングするシステム。
【請求項６】
（６）前記RNAに関するデータがマイクロアレイのデータである、請求項５の医薬候補物質をスクリーニングするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、疾患の治療薬のスクリーニング方法に関する。より詳しくは、人工知能を利用した疾患の治療薬のスクリーニング方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医薬候補物質のスクリーニングには、ランダム・スクリーニング、マイクロアレイ、ハイスループット・スクリーニングなど膨大な試料について網羅的にスクリーニングする方法が用いられてきた。網羅的なデータから発現量の異なる遺伝子をスクリーニングして既知の疾患に関する候補遺伝子をある程度絞り込むことはなされてきた（非特許文献１）。
【０００３】
しかしながら、これらの方法は、ランダム・スクリーニング用の試料を収集または合成することや、マイクロアレイの作成などに膨大な労力、時間および費用がかかるという問題があった。実際、１つの新薬を開発するのに、２０年、数百億円の時間と費用がかかると言われている。かかる開発費用を低減する方法が求められていた。
【０００４】
また、膨大な実験により大量のデータが得られても、実際に製品にできるのはそのうちの極くわずかである、という問題もあった。
【０００５】
一方で、発行される論文数、利用可能なデータ量は毎年膨大な数増加しており、これらの情報の有効な活用方法の開発も求められていた。
【０００６】
さらに、ディープラーニングの発達により、人工知能で解決可能なことが増加しており、人工知能の新規な活用方法も求められていた。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Exp Dermatol. 2005 Sep;14(9):667-74.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
新規な疾患の治療薬のスクリーニング方法およびスクリーニングシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本明細書によれば、以下の発明が提供される。
（１）ディープラーニングにより、正しい答えを出せるように学習させた人工知能に、利用可能なデータベースのデータを読み込ませ、質問することにより、医薬候補物質をスクリーニングする方法。
（２）データベースのデータが、DNA、RNA、タンパク質、生理活性物質に関するデータおよび論文である、（１）の医薬候補物質をスクリーニングする方法。
（３）前記RNAに関するデータがマイクロアレイのデータである、（２）の医薬候補物質をスクリーニングする方法。
（４）ディープラーニングにより、正しい答えを出せるように学習させた人工知能に、利用可能なデータベースのデータを読み込ませ、質問することにより、医薬候補物質をスクリーニングするシステム。
（５）データベースのデータが、DNA、RNA、タンパク質、生理活性物質に関するデータおよび論文である、（４）の医薬候補物質をスクリーニングするシステム。
（６）前記RNAに関するデータがマイクロアレイのデータである、（５）の医薬候補物質をスクリーニングするシステム。
（７）コンピュータ端末が、インターネットを介してデータベースにアクセスする工程と、
該データベースからデータをダウンロードして該コンピュータ端末に保存する工程と、
ディープラーニングにより、正しい答えを出せるように学習させた人工知能を搭載したコンピュータに、前記コンピュータ端末が該ダウンロードしたデータ（少なくとも１つのマイクロアレイデータを含む）をアップロードして読みこませる工程と、
該人工知能を搭載したコンピュータに、該コンピュータ端末が質問を送信する工程と、
該人工知能を搭載したコンピュータからの該質問に対する解を該コンピュータ端末が受信する工程と
を有することを特徴とする、
医薬候補物質をスクリーニングする方法。
（８）インターネットを介してデータベースにアクセスするコンピュータ端末と、
該データベースからデータをダウンロードして該コンピュータ端末に保存する手段と、
ディープラーニングにより、正しい答えを出せるように学習させた人工知能を搭載したコンピュータに、該ダウンロードしたデータ（少なくとも１つのマイクロアレイデータを含む）をアップロードして読みこませる手段と、
該人工知能を搭載したコンピュータに、該コンピュータ端末から質問を送信する手段と、
該人工知能を搭載したコンピュータからの該質問に対する解を受信する手段と
を有する、医薬候補物質をスクリーニングするシステム。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、実験をすることなく、コンピュータ上のみで新規な医薬候補物質をスクリーニングすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の概念を表した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明は、スクリーニング時に利用可能なあらゆるデータを活用して、コンピューター上で医薬候補物質をスクリーニングするものである。コンピューターのプログラムとしては、機械学習等を用いて学習させた人工知能を用いるのが好ましい。機械学習、ディープラーニング等により、正しい答えを出せるように学習させた人工知能としては、例えば、ＩＢＭ（登録商標）ワトソン（登録商標）などが挙げられるがこれに限られない。
【００１３】
使用できるデータベースとしては、生物学、生命科学、医学、歯学、薬学、化学、物理学、数学、統計学、の論文、テキストブック、専門書、及び、辞書の全ての紙媒体、そしてこれからも出版される前記の全ての紙媒体、有料であろうと、無料であろうと、この世に存在するデータ、ベータベース、CD, DVD、インターネット上に公開されているもの、及び、これからも増え続けるであろう、この世に存在する事になる、全てのデータ、ベータベース、CD, DVD、インターネット上に公開されているもの全てを対象とする（以下、「情報」とのみ記述する）。ただし、必ずしもすべてのデータベースを同時に使用する必要はなく、必要に応じて適宜選択したデータベースを用いてもよい。これらを、図１に示すようにコンピュータを用いてデータベース化し、ディープラーニングに用いることができる。なお、図１では、コンピュータとしてDELL XPS Desktop 8920を用いる例を記載しているが、コンピュータとしてはデータを入力でき、処理できる限り特に制限されない。ＵＮＩＸ（登録商標）サーバやＬＩＮＵＸサーバであってもよい。また、クラウドコンピューティングにより計算することもできる。
【００１４】
「機械学習」とは、入力されたデータから有用な規則やルール，判断基準等を抽出し、反復的な学習を繰り返すことで、新たに入力されたデータに対する規則やルール等を自律的に生成して成長する人工知能技術である。また、「クラス分類モデル」とは、対象データをターゲットとなるクラスに割り当てるデータ・マイニング技術である。
【００１５】
これら機械学習・クラス分類モデルについては、公知の技術を用いることができ、それらの機能を備えたサーバコンピュータ等により実現することができる。
【００１６】
ルール情報は、形態素解析により分解される属性情報と、発生したイベント情報の連続性／不連続性を属性として、「クラス分類モデル」の機械学習を行うことによって、ルール情報を自動生成することも可能である。
【００１７】
機械学習モジュール（技法）としては、ＩＤ３（Iterative Dichotomiser 3）や、ランダムフォレスト（Random Forest, Randomized trees）などの決定木学習、創刊ルール学習、各種のニューラルネットワーク（ＡＮＮ(人工ニューラルネットワーク、Artificial Neural Network)、ＤＮＮ（ディープニューラルネットワーク、Deep Neural Network)、ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク、Convolutional Neural Network)、ＲＮＮ（再帰型ニューラルネットワーク、Recurrent Neural Network)など）、遺伝的プログラミング（ＧＰ、Genetic Programming）、帰納論理プログラミング（ＩＬＰ、Inductive Logic Programming）、ファジィアルゴリズム、進化的アルゴリズム、強化学習、サポートベクターマシン（ＳＶＭ、Support Vector Machine）、クラスタリング（Clustering）、ベイジアンネットワーク（Bayesian Network）などが挙げられるがこれらに限られず、本発明の目的を達成できるものであれば、特に制限なく使用できる。また、それらの組み合わせや、それらを深層学習（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｉｎｉｎｇ）の技術を用いて進化させたものであってもよい。
【００１８】
人工知能モジュールは、ユーザーに対する応答の失敗と成功とを判断するユニットと、ユーザーに対する応答を成功に導くためのデータをオープンな環境から自動収集してパーソナルデータベース（ローカルデーターベース）を自動構築するユニットとを含んでもよい。人工知能のパーソナライズを自律的に進めることができる。統合プラットフォームを備えた人工知能モジュールにおいては、ユーザーに対する応答を成功に導くための機械学習モジュールおよび機械学習データをオープンな環境から自動収集して第１の人工知能モジュールに組み込むユニットを含んでいてもよい。
【００１９】
機械学習を用いてテキストのカテゴリを分類する技術は、例えば、ＩＢＭ（登録商標）の人工知能であるＷＡＴＳＯＮ（登録商標）において公知である
（https://web.archive.org/web/20161122025929/https://www.ibm.com/watson/developercloud/doc/nl-classifier/）。
【００２０】
ＩＢＭ  ＷＡＴＳＯＮは、大量の質問と答をインプットして学習させることにより、言語を理解できるようにしているが、本発明の方法に好適に使用できる。
【００２１】
また、カテゴリを分類する方法としては、人間が抽出した特徴のある単語等を選択し、データベースにすることで、分類するようにしてもよく、自然言語処理プログラムなどを用いてもよい。さらに、これらの方法を組み合わせて分類するようにしてもよい。
【００２２】
本発明で用いる人工知能としては、上述のIBM Watson等、今迄、或は、将来、開発される人工知能の全てを対象とする。人工知能としては、例えば、機械学習、テンソルフローを用いたディープラーニング等により学習させた人工知能を用いるのが好ましい。人工知能としては、大量の文献、遺伝子、タンパク質、遺伝子発現、タンパク質高次構造、代謝マップ等のデータの全部または一部を読み込み、質問することで、正しい答えを導き出せるように学習させた人工知能が好ましく使用できる。そのような人工知能に対して、例えば、患者の症状、画像、および／またはマイクロアレイのデータ等を読み込ませ、病名を質問したり、治療薬候補、異常発現遺伝子、異常発現タンパク質等は何か？と質問して答を見つけさせることができる。
【００２３】
学習は、論文を読み込むことによっても可能であるが、それらに加え、マイクロアレイ、プロテオーム、フィジオーム、などのデータを読み込ませることにより、さらに精度を高めることができる。かかるデータは常に増加しているので、常にアップデートすることが好ましい。アップデートの頻度としては、好ましくは、１週間に１度、より好ましくは３日に一度、さらに好ましくは２日に１度、特に好ましくは、１日に１度以上である。データベースによっては新規なデータがアップされる度にアップデートしてもよい。
【００２４】
人工知能に問いかける質問としては、特に制限されない。例えば、ガンの特効薬は何か？などの既知の疾患に関する質問であってもよく、未知の病気の場合は、このような症状を治療できる薬は何か？のような質問であってもよい。あらゆる病気を治せる薬は何か？と質問することもできる。質問はデータベースに格納しておいて、使用者が適宜選択するようにしてもよく、データベースから質問を自動で取得して実行するようにしてもよい。定期的に質問してアップデートしたデータに対して答を出させるようにしてもよい。この際、前回と異なる答が返ってきた場合のみアラートを出したり、電子メール等で使用者に知らせるシステムにしてもよい。また、質問をその都度使用者が直接入力できるシステムにしてもよい。さらに、質問の入力は音声入力であってもよい。
【００２５】
本発明においては、一度システムを構築すれば、あとは質問するだけでよく、膨大な研究開発費用がかからず、著しく低コストである為、製薬会社は、より多くの薬の開発を進める事が可能になる。現実には、遺伝子、蛋白質、脂質、糖質、化合物を使った、マウスの実験だけで済む。その為、予算の少ない研究機関でも施行可能であり（おそらく１疾患あたり、数百万円で済むであろう）、特許を取得し、論文を出版する事が可能である。
【００２６】
原因不明の治療薬が存在しない疾患でも、原因が例え、ブラックボックスであったとしても、疾患モデル動物が存在すれば、或は、疾患モデル動物を作製すれば、上記のシステムで質問をし、医薬候補物質を１次スクリーニングし、治療薬を開発出来る。
従来は疾患の原因を調べる事で、治療につなげようとしてきたが、出来ない事がほとんどであった。本発明では、疾患の原因がブラックボックスであっても、治療薬を作る事が出来ることが１つの特徴である。
【００２７】
最終的には、たった数個の治療薬であらゆる疾患を治療する事が出来る。なぜならば、上記のシステムで、治療薬を開発出来たら、それらを疾患に合わせて調合し、オーダーメイド医薬品を開発する事が可能になる。
【００２８】
本発明によれば、コンピューターがインターネットにつながってさえいれば、治療候補物質を選択する事が出来る。何故ならすでに情報は膨大にあるからである。実験には測定誤差がつきものである。しかし、膨大な情報を利用すれば、測定誤差は限りなくゼロ近づく。より正しい治療候補物質の選択が可能になる。その為には、今まで蓄積されてきた、大量の情報が必要となる。またこれから発表、出版される、情報も、コンピューターへ入力し、端末の人工知能へ文書化した命題、或は、単語（複数であっても良い）を入力し、解を得る。これから先も、実験、測定は行われ、情報は生産される。その為、ますます、上記システムは、ノイズが限りなくゼロに近づく。一方、今迄蓄積された、情報により、解として得た物質が治療薬の候補となる。
【実施例】
【００２９】
NCBI GEO, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/に登録されているAffimetrix社https://www.thermofisher.com/jp/ja/home/life-science/microarray-analysis/affymetrix.htmlのGenechipを使用した、マイクロアレイのデータベースから、肺小細胞癌、膵臓癌、大腸癌、胃癌、前立腺癌、B細胞悪性リンパ腫、乳癌の、１．疾患で発現している全ての遺伝子群,２．正常細胞、組織で発現している全ての遺伝子群を得た。この結果をIBM Watsonに入力した。
【００３０】
次に、人工知能を学習させる為に、PubMedの肺小細胞癌、膵臓癌、大腸癌、胃癌、前立腺癌、B細胞悪性リンパ腫、乳癌の論文のタイトル、著者名、所属機関およびアブストラクトをダウンロードし、IBM Watsonに入力した（IBM Watson Discoveryを使用した）。そして、どの様な遺伝子、或は、遺伝子産物の蛋白質が疾患の治療に役立つのか、今回は、「膜蛋白質」をキーワードに入力して、人工知能に計算させて、解を得た（PubMedの文献から、医学的知識をダウンロード出来るかどうかを試して、成功した）。
【００３１】
これらの物質は治療薬の候補となる為、しかるべき研究機関（製薬会社、大学などの公共の研究機関等）に、治療薬の共同開発を依頼する。また、癌以外の他の疾患に対しても、治療効果が有る遺伝子、遺伝子産物が判明すれば、それをターゲットにして、治療候補物質のスクリーニングが可能となる。
【００３２】
具体的には、コンピューターにマイクロアレイのデータと癌の論文のタイトルとアブストラクトを入力し、人工知能に、「細胞膜蛋白質はどれか？」と問いかけた。その結果、805の論文が提示された。それら全て熟読し、本当に膜蛋白質である遺伝子を表１．に挙げた。
【００３３】
【表１】
2019016359.tif 000003
【産業上の利用可能性】
【００３４】
本発明は、医療業界、製薬業界、化粧品業界、食品業界で使用できる。
【図１】
2019016359.tif 000004