LINC のワーキング紹介
現在 10 のワーキング（WG）があり、各 WG の中ではタスクフォース（TF）とプロジェクト（PJ）が活動しています。

1 WG00 ： AI/DB 基盤
2 WG01 ： デジタルヘルス＆メディスン、 RWD 解析
3 WG02 ： 標的探索 ・ バイオインフォマティックス
4 WG03 ： バイオロジックス ・ ニューモダリティー
5 WG04 ： 分子シミュレーション
6 WG05 ： メディシナルケミストリー
7 WG06 ： 製剤 ・ マテリアルズインフォマティクス
8 WG07 ： ADMET ・ トランスレーショナルリサーチ
9 WG08 ： 治験 ・ 市販後 ・ メディカルアフェアーズ
10 WG09 ： 人材育成

�AI/DB 基盤

WG00

ライフサイエンス分野における AI 開発とビッグデータの活用を促進するために、基盤となるデータ整備、アルゴリズム開発、ハードウェア整備に加え、医療・医薬品データの提供と利用推進にむけた提案などを行います。

【 WG リーダー 】
池田 和由 理化学研究所
長尾 知生子 大阪大学蛋白質研究所／ ( 国研）医薬基盤・健康・栄養研究所
タスクフォースとプロジェクト
1

WG00-tf-fedrated

AMED DAIIA 関連（日本版 MELLODDY, 秘密計算 , システム基盤）

2

WG00-tf-meddata

医療データ収集、提供のための調査・分析と制度設計、基盤構築

3

WG00-tf08

医薬品関連文書の有効活用に向けたフォーマットの検討と提案（WG08-tf05 と共同）

4

WG00-tf09

統合データ共有基盤の構築

AI 開発とビッグデータの活用の基盤となるデータ整備、アルライフサイエンス統合データベースセンターと共同で、公共

ゴリズム開発、ハードウェア整備に加え、医療・医薬品デー

データベースおよび、LINC 内で構築される知識データを紐づ
け、シームレスに活用可能なデータ基盤の構築に向けた活動

タの提供と利用推進にむけた提案などを行っています。

もしており、必要に応じて各 WG の PJ との連携を進める予定

理化学研究所内の計算機クラスターに、ウェブブラウザからです。他に自然言語処理や量子コンピュータなど、WG 横断

AI開発が可能なセキュアな開発環境を構築し、活用いただくこ的な技術基盤の整備が必要となった場合には、臨機応変に対とで、LINC 内での AI 開発のサポートと成果利用・評価サイク

応していきます。

ルの効率化を目指しています。また、医療データや医薬品関連情報の利活用に向けた活動も行っています。医療情報提供の制度設計の提言にむけたアンケートを実施したほか、インタビューフォームを構造化する試みも行っています。

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WG01

デジタルヘルス＆メディスン･RWD 解析
WG01 では、未病・疾病予測・予防の社会的ニーズに応えるため、腸内細菌、健診、食事、歩行などのリアルワールドデータを収集、活用する A Iプラットフォームを作成し、モバイルを活用した社会実装を目指します。

【 WG リーダー 】
内野 詠一郎／京都大学大学院 医学研究科
荒木 通啓／（国研）医薬基盤・健康・栄養研究所
伊藤 眞里／大阪大学大学院 薬学研究科
タスクフォースとプロジェクト
1 WG01-tf01

健康情報＆マイクロバイオーム・オミクスデータによる未病・先制医療への貢献

2 WG01-tf02

健康診断データによる発症予測モデルの社会実装

3 WG01-tf03

SNS データによる発症因子同定とリスク予測

4 WG01-tf04

食事カロリー計算の AIモデルの構築

5 WG01-tf05

メンタルヘルスの予測アプリ

6 WG01-tf06

歩行解析による運動器疾患リスク予測アプリ

7 WG01-tf07

SNS データによる発症因子同定とリスク予測

8 WG01-PJ-DHAIPlatform

デジタルヘルスデータ基盤構築

WG01 では、 上に示すような様々な AI 実装イメージに沿った扱える AI 基盤の構築を目指した活動をしています。図に示す

健康医療データセットの選定やモデル開発の方向性についてような日本全国各地にわたる健診データの取得拠点先とも連議論してきました。いずれの議論においても、現状では健康携しデータの統合利用のための情報整理と国際的な動向も踏

医療データの取得内容、拠点やデータ形式が散在しているこ

まえた調査検討を進めています。

となど、利活用の枠組みが未だ充分に整っていないことが課

また 2023 年度後半からは、 JST 共創の場形成支援プログラ

題として挙がっています。

ム（COI-NEXT）の弘前大学拠点での連携拠点として本 PJ がWG の中心的な活動として、 現在はデジタルヘルスデータ基採択され、公的な立場としても活動を行っています。アカデミ

盤構築プロジェクト（WG01-PJ-DHAIPlatform）において様々

ア、ドメイン企業、IT企業の様々な視点から、健康医療デー

なデータセットのカタログ化と、それらをもとにした統合的にタによるヘルスケア DX を推進していきます。

�デジタルヘルスデータ基盤構築

WG��-PJ-DHAIPlatform

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LINC SHOWCASE 2024/03/21-22

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WG02

標的探索 ・ バイオインフォマティックス
WG02 では、幅広いモダリティーでオミクスデータや既知情報を活用し、データ駆動的に疾患の発症メ
カニズム推定や創薬標的候補の提示を可能とする技術の開発を行います。

【 WG リーダー 】
夏目 やよい／（国研）医薬基盤・健康・栄養研究所
玉田 嘉紀／弘前大学

タスクフォースとプロジェクト
1 WG02-PJ-omics

実測データ（オミクスデータ）からの標的探索

2 WG02-PJ-knowledge

ナレッジグラフからの薬剤併用効果予測

WG02 では、データ駆動型で創薬標的探索や薬剤作用機序

ナレッジグラフからの薬剤併用効果予測では、 様々な医学的および疾患発症機序解明を、AI 技術を用いて行っています。

データ、生物学的データからナレッジグラフと呼ばれる構造（情現在は２つのプロジェクトが進行中で１つはオミクスデータか

報を点と線で表現することで、異なる情報がどのように関連しらの標的探索、もう一つはナレッジグラフからの薬剤併用効ているかを AIで解析しやすい形に変換）を作り、グラフに対果予測です。

して適用できる AI の学習データとして用いることにより、これまで知られていなかった関係性を予測することを目指しています。

オミクスデータからの標的探索では、ベイジアンネットワーク
推定技術を用いてオミクスデータ、主に遺伝子発現データを用いて遺伝子ネットワークを推定・解析することで新規薬剤

例えば、 １剤で引き起こしうる副作用については比較的多くの

標的の探索を目指しています。ベイジアンネットワークは、因情報がありますが、複数の薬を服用する場合に引き起こしう

果関係の仮説として、変数間の関係性を人間が理解できるネッる副作用については情報が限られています。

トワークという形で示すことにできる説明可能 AI の一つです。
そのため、 １剤で引き起こしうる副作用の情報に関連する医学
大規模なデータセットからこの技術を用いて遺伝子ネットワー

的データ、生物学的データを加えてナレッジグラフを構築し、クを推・解析するにはスーパーコンピュータを用いた計算が必

ここから「まだ知られていない、薬剤を併用することで引き要なことからハードルが高い技術ですが、本 WG では理研の起こしうる副作用」を予測する AIを構築しています。

スパコン富岳や東大医科研のスパコン SHIROKANE を利活用する技術を持っているメンバーが揃っており、現在は肝線維化

これらの成果については学会発表を行うなど、アクティブに研という具体的なテーマをターゲットに公共データを用いて実証究活動を進めています。製薬企業、IT企業、アカデミアがそを行っています。

れぞれ異なる技術や知識を持ち寄り、組織の壁を越えた有機的な連携をすることにより、AI技術の社会実装における課題

スーパーコンピュータを用いた解析技術は単独企業では手をや創薬における問題意識を皆で共有しながら切磋琢磨する場出しにくい技術でもあり、LINCとしてこれに取り組むことで、となっています。

新しい解析法の理解や普及、並びに参加メンバー各社の技術力の向上も図ることができ、LINCならではの取り組みができていると自負しております。

�文献 , DB からの標的探索

WG��-PJ-knowledge

WG02-pj-knowledge

Drug Response and Synergy Prediction
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&7JRY͹Ί1) Jure Leskovec, Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs, http://cs224w.stanford.edu, 2)Marinka Zitnik et al., Modeling polypharmacy side effects with graph convolutional networks, Bioinformatics, Volume 34, Issue 13,
01 July 2018, Pages i457–i466. 3) Chen YA et al., TargetMine 2022: a new vision into drug target analysis., Bioinformatics. 2022 Sep 15;38(18):4454-4456. 4)Zheng et al., Predicting adverse drug reactions of combined medicationfrom heterogeneous pharmacologic databases. BMC Bioinformatics 19 (Suppl 19), 517 (2018).

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LINC SHOWCASE 2024/3/21

WG03

バイオロジックス ・ ニューモダリティー
WG03 では、低分子医薬品では制御することが難しい標的分子に対して、核酸医薬品・抗体医薬品・その他のニューモダリティを利用した医薬品開発に関連するインシリコ創薬技術（AI、シミュレーション
等）確立を目指します。

【 WG リーダー 】
千葉 峻太朗／理化学研究所

タスクフォースとプロジェクト
1 WG03-tf-ab

抗体 (antibody) の親和性改善 or 維持・物性改善についての課題と取組み方について検討

2 WG03-tf-am

アプタマーデザインの課題と取組み方について検討

3 WG03-PJ-as

Gapmer, siRNA, スプライシング制御型アンチセンス核酸の課題と取組み方について検討

バイオロジクス ・ 新規モダリティを利用し、 医薬プロセスを最適化を目指しています
バイオロジクス・新規モダリティによって、低分子で標的にすることが難しい分子の機能を制御するために有用であると期待

低分子

PDB: 469D
PDB: 5DK3

中分子 （ペプチド・核酸）
高分子 （抗体 ・ タンパク質）
分子量

分子
(例)

5,000

500

15,00050,000【ペプチド医薬品】【核酸医薬品】

・天然分子模倣のペプチド

・アンチセンス核酸【タンパク質医薬品
・抗体医薬品】

・siRNA

・Bi-speciﬁc 抗体

・新規ペプチド（サイクリックペプチドなど）

・コンジュゲートペプチド（スプライシング制御、Gapmer）

・アプタマー・ネイキッド抗体
・ADC
・小型化抗体・De novo タンパク質

課題
(例)

・ワクチン

・配列デザイン・膜透過化

・人口核酸の選択

・アミノ酸構造改変

・DDS

・徐放製剤
・代謝安定化

安定性・親和性・物性の改善を目指したアミノ酸改アンチセンスプロジェクト

変、バッファーの選択

アプタマータスクフォース

抗体タスクフォース

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WG04

分子シミュレーション
WG04 では、創薬標的タンパク質や、医薬品候補の化合物の立体構造に基づく計算創薬（分子シミュレー
ション、人工知能応用）に取り組みます。スーパーコンピュータ富岳を活用する TF もあります。

【 WG リーダー 】
池口 満徳／横浜市立大学 生命医科学研究科

タスクフォースとプロジェクト
1 WG04-PJ-aiﬀ

機械学習を用いた高精度分子力場の構築

2 WG04-PJ-ihbvs

相互作用と水和情報に基づく仮想スクリーニング

3 WG04-PJ-KBDD

スパコンを用いたドラッグディスカバリー

4 WG04-PJ-MDAI

分子動力学 AI

5 WG04-PJ-stbiol

構造生物学 AI

6 WG04-PJ-uldoc

ドッキング AI、富岳 S5■ WG04 分子シミュレーションでは、 分子レベルでの計算創薬に関わる研究開発を実施しています
PJ-AIFF では、量子化学計算結果から高精度分子力場を

PJ-STBIOL では、X 線やクライオ電顕の低解像度の実験学習する A I力場を開発しています。PJ-IHBVS では、理研独データを元に、立体構造の品質評価および構造修正を行うこ

自の相互作用記述子と標的タンパク質の水和情報に基づく新とができる AI の開発に取り組んでいます。

たな仮想スクリーニング技術の開発を進めています。

PJ-KBDD では、スパコン「富岳」を用いた計算創薬研究

PJ-ULDOC では、Society 5.0 プロジェクトと連携し、スを行っています。PJ-MDAI では、分子動力学シミュレーション

パコン「富岳」を用い、ウルトララージサイズの化合物ライブの結果から、自動的に重要な相互作用等を見出す AI の開発をラリに対するドッキングプラットフォームの開発を行っていま

進めています。

す。

■ 分子レベルの AI、 シミュレーション研究を実施
AIFF

IHBVS

相互作用・水和情報による
バーチャルスクリーニング

AI による高精度分子力場

ULDOC

KBDD

STBIOLMDAI

ウルトララージライブラリ
バーチャルスクリーニング

スパコン「富岳」での計算創薬

構造生物学 AI

分子動力学 AI��

機械学習を用いた高精度分子力場の構築

WG��-PJ-aiﬀ

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��スパコンを用いたドラッグディスカバリー

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WG05

メディシナルケミストリー
WG05 では、これまで蓄積された膨大な創薬関連データに基づいて、オン・オフターゲット、ADMET
等のプロファイル予測 AI、合成難易度予測 AI、多目的同時最適化などの方法論を開発します。

【 WG リーダー 】
本間 光貴／理化学研究所
タスクフォースとプロジェクト
1 WG05-PJ-AgriAI
2 WG05-tf-design
3 WG05-tf-model
4 WG05-tf-synth

農薬

DB、予測モデルの構築など化合物デザイン

多項目同時最適化設計など

モデル精度向上

追加学習、転移学習、能動学習、強化学習など

合成経路・容易性

G05 では、 医薬品・農薬の設計に関する AI の情報収集、予

農薬の予測 AI については、WG05-PJ-AgriAI として活動を開

備検討、手法開発、社会実装を進めている。設計を行うため始しており、農薬の環境影響を予測する AI システムの開発をの AIとしては、大まかに予測 AIと生成 AI に分けることができ目指している。

る。
今年度は、 農薬開発の早期段階での開発期間の短縮を実現
予測 AI には、 タンパク質等のターゲットとの親和性予測、するため、環境生物（ミジンコ、魚、ハチなど）の毒性予測

ADMET 予測、合成難易度予測、医薬品らしさ・特許性の予AI の開発と、環境中の分解性（特に土壌中の分解速度）のデー

測等がある。一方、生成 AI としては、それらの予測 AI やドッ

タベース構築と予測 AI の開発を行った。

キング等のシミュレーション結果を報酬スコアとして利用して、スコアが改善する構造を生成する AI が利用される。

メンバーには、 農薬・化学系 5 社、IT 系 1 社、アカデミア 3機関が参加している。これまでに、水生生物ミジンコの急性

LINC 第一期で GCN 記述子（kGCN, kMol）によるマルチタス

毒性予測 AI のプロトタイプモデルを開発し、実用性の検証をク、マルチモーダル学習、MCTS と RNN による構成生成 AI行った。

である ChemTS の予備検討と手法開発を行った。WG05 によって生み出された技術は、AMED 次世代創薬 AI 事業へと受けまた、 欧州リスクレポート（RAR）から取得した 400 化合物

継がれ社会実装を進めている。

の土壌中動態試験データを基に、153 化合物の分解指標とメタデータを抽出・整理したデータベースを構築した。今後は、今年度の進捗として、 製薬企業 17 社から 1500 万ポイント以

これらのデータを用いた AI モデルの開発や、他の生物種の上のデータの提供を受けてオンオフターゲット、ADMET プロ

AI 開発を進める予定である。
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ファイルの予測精度が向上した。また、構造生成 AI については、AI 予測モデルの適用範囲を考慮した生成によって、医薬品候補の生成効率が向上することがわかった。

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農薬

DB、予測モデルの構築など

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WG06

製剤 ・ マテリアルインフォマティクス
WG06 では、研究者の経験や勘に大きく依存してきた医薬品の処方設計・材料開発や素材探索を多目的最適化・解釈可能 AI などの IT 技術を活用することで、設計プロセスを形式知化することを目標としています。

【 WG リーダー 】
岩田 浩明／鳥取大学 医学部
タスクフォースとプロジェクト
1 WG06-PJ-molxtl
2 WG06-PJ-FormDevAI

結晶予測 AI
製剤設計 AI（休止中）■ WG06-PJ-molxtl■ WG06-PJ-FormDevAI

高い付加価値を持つ結晶性物質の獲得を目指し、結晶構造を国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構

予測する機械学習モデルの構築に向けて、以下の取り組みを（NEDO）からの委託を受け、「新薬開発を効率化・加速する

進めています。

製剤処方設計 A I の開発」プロジェクトを推進しました。
具体的には、効率的な学習データの生成・構築技術、マルチ

1. 分子構造から適切な結晶構造を予測するシミュレーション
方法と機械学習、 AI の導入

モーダル・マルチタスク型の機械学習アルゴリズムと能動学
習フレームの開発、解釈可能な AIモデルによる暗黙知の可視

2. AED を使用した結晶エネルギー算出の機械学習法の改良化技術を開発し、医薬品開発の加速に貢献する製剤処方設計（以前の LINC22a の成果を活用して複雑な分子にも適用）

AI を構築しました。

3. 自由エネルギー差計算を用いた高精度な結晶算出のための機械学習モデルの構築

これらの要素技術の応用先となる研究開発パートナーを募集しています。一緒に研究開発を検討していただける方は、ぜ結晶形 AI から得られる結晶構造情報を活用し、結晶特性の

ひご連絡ください。

予測に役立つシミュレーション法と機械学習モデルの開発を進めています。

��ADMET ・ トランスレーショナルリサーチ

WG07

WG07 では、薬物のヒト in vivo における体内動態や薬効 / 毒性発現の時空間的かつ定量的な予測を実現化するために、創薬過程で評価される in vitro データや文献情報の有効活用を支援するシステム開発に取り組むことを目標とします。

【 WG リーダー 】
前田 和哉／北里大学
タスクフォースとプロジェクト
1 WG07-PJ-PathoDiag

AI 駆動型画像解析 / 病理診断の自動化プラットフォームの開発

2 WG07-PJ-QSPAI

Quantitative Systems Pharmacology と人工知能を用いた臨床薬効予測基盤の構築

３ WG07-tf04

薬の構造からの主クリアランス経路予測の高度化、
薬物動態パラメータの予測に対する深層学習導入効果の評価（リーダー独自提案）■ AI 駆動型の自動化病理診断

たとえ薬効が前臨床研究において強い医薬品候補化合物が探索されたとしても、ヒトに適用できる医薬品になるには、大き動物の毒性試験等に由来する病理組織画像は、これまでは病なギャップがあります。

理医がマニュアルで１枚１枚判読を実施しており、多大な労力がかかっていました。また、画像取得法も会社により細かい

その主な要因の一つとして、 その化合物のヒトにおける薬物

ところが異なることから、異なる会社由来のデータをまとめての体内動態特性 (ADME properties) の悪さや、予期せぬ毒性

解析することは困難でありました。

発現 (Toxicological eﬀect) が挙げられます。これら ADMET

本プロジェクトでは、複数の由来の異なる動物の毒性試験由

特性の予測が薬効の予測と並走しない限りはヒトに適用可能

来病理画像の判読の自動化を目指した新規 AI 技術を開発してな医薬品の創製はできません。

います。

さらにヒト臨床においては、 薬効や ADMET 特性一つとってもAI + QSP 解析による個体間変動が生じることから、それらの指標の平均値の予測■ 臨床での薬効の定量的予測のみならず、ばらつきの定量的予測もまた求められます。そ

薬効 / 副作用に関わる分子の挙動と医薬品の体内動態を支配の際に、分子メカニズムを忠実に再現するような数理モデル

する異物解毒系分子の挙動の両方を考慮した上で、ヒトにおを介した機構論的な定量的解析が必要となります。

ける医薬品の薬効の経時変化を定量的に予測する方法論として、定量的システムズ薬理学 (QSP) の考え方に基づく数理モ

本 WG では、 様々な前臨床データを活用して、ヒト臨床でのデル解析が脚光を浴びていますが、その方略には未だ課題も薬効・副作用の定量的予測を行うことでトランスレーショナル

山積しています。

リサーチを推進する技術開発を志向しています。現行では、

本プロジェクトでは、複雑な QSP モデルにおいて、臨床での次の２つのプロジェクトが進行中です。

薬効 / 副作用のばらつき予測のために必須な、現実的なパラ
メータ範囲を有する” virtual human” を効率よく自動生成可

それ以外でも、 WGリーダーは、特に in vitro 実験の結果に基能な AI の開発をしています。

づく定量的モデル解析を介したヒト臨床予測には豊富な経験を有しておりますので、新規テーマをご提案いただければ、プロジェクト立ち上げのお手伝いをさせていただきます。

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WG08

治験 ・ 市販後 ・ メディカルアフェアーズ
WG08 では、医薬品等の治験・臨床研究に関する情報、承認審査及び製造販売後に得られる情報を活用し、戦略的、かつ効率的な治験実施を可能とし、また製造販売後の医療安全対策に寄与する AI
術開発を目指しています。

【 WG リーダー 】
岡本 里香／神戸医療産業都市推進機構 医療イノベーション推進センター (TRI)
中津井 雅彦／山口大学
安倍 理加／理化学研究所
タスクフォースとプロジェクト
1 WG08-PJ-HERO2 WG08-PJ-CONNECT
３ WG08-TF03

HEOR：費用対効果分析
臨床試験患者リクルーティング効率化
PVにおける医療情報を用いた AI 活用のモデル検討

4 WG08-TF05

医薬品情報活用のための TF（PV/PMS:Pharmacovisilance）準備中(MI:Medical Information）準備中①医薬品情報の構造化・標準化（WG00 との連携）②構造化・標準化データ活用検討■WG08-PJ-HERO
電子カルテ情報によるリアルワールドデータ （RWD）
を用いた病態進行を予測する AI の開発
東 美恵 1、西田陽介 2、野末 卓 2、黒須真介 3 、大場史記
3、阪田幸則 1、安倍理加 4、長谷川亜樹 5、岡本里香 6、中上裕有樹 7、中津井雅彦 8

1. エーザイ、2. NTT データ、3. EA ファーマ、4. 理研、5. 京大、
6. 神戸医療産業都市推進機構 TRI、7.下関市大、8. 山口大■WG08-PJ-CONNECT
臨床試験患者リクルーティング効率化【背景】 臨床試験の約 80% が症例登録目標数の組み入れを

岡本里香 *1, 中津井雅彦 *2, 安倍理加 *3，佐々木栄二 *4, 星

設定したスケジュール内に達成できておらず、 その後のプロセ

宏 *7, 中上裕有樹 *８, 伊藤眞里 *９, 深川明子 *９, 藤田靖之 *1,*1 出典：薬事日報 (2017) 被験者リクルートメントの現状と課題*1 神戸医療産業都市推進機構 TRI,*2 山口大学 ,*3 理化学研

【ゴール】 臨床試験遅延の原因である 「患者リクルーティング」*6EA ファーマ株式会社 ,*7 協和キリン株式会社 ,*８下関市立

業にとって使いやすく、 効率的なプラットフォームの構築を目スの遅れに繋がっている *1 。

野美由紀 *4 , 越田愛深 *4, 朝生祐介 *5, 大場史記 *6, 角野忠
鍵村達夫 *1, 東出智嗣 *1, 中川聡史 *1, 岡本匡史 *1

において、 AI 技術を用いることで、 患者 ・ 医療機関 ・ 製薬企究所 ,*4 日本アイ・ビー・エム株式会社 ,*5 第一三共株式会社 ,指す。

大学 ,*９医薬基盤・健康・栄養研究所

準備中■WG08-TF03（PV/PMS:Pharmacovisilance）

準備中■WG08-TF05（MI:Medical Information）

PV における医療情報を用いた AI 活用のモデル検討

医薬品情報整備とその活用検討【目的】❶ PV 分野における AI 活用のためのガイダンス作成の基盤となる知見の提供、❷ 副作用症例の評価、情報整理、規制当局における迅速な施策立案の推進【目的】
医薬品情報整備（WG��/�� 共同）と標準化データ活用の社会実装をイメージ検討（CMC エクスメディカ、ロゼッタ）

岡本里香 神戸医療産業都市推進機構 TRI

安倍理加

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理化学研究所

ブロックチェーン技術をベースとした臨床研究効率化

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References;
1. Katayama Y, et al. Significance of inflammatory indexes in atezolizumab monotherapy
outcomes in previously treated non-small-cell lung cancer patients. Sci Rep.
2020;10(1):17495.
2. Araki K, et al. Developing Artificial Intelligence Models for Extracting Oncologic Outcomesfrom Japanese Electronic Health Records. Adv Ther. 2023;40(3):934-950.

2024 spring LINC SHOWCASE

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WG09

人材育成
WG09 では、LINC での人材育成を実施します。あるべき人材のペルソナイメージを抽出し、イメージを実現するために必要な講座、OJT や意見交換会などを実施いたします。特にマネジメント層、経営層のDX リテラシー取得に注力いたします。

（順不同）【 主なメンバー 】
中田一人（日本電気）

兵庫淳志（第一三共）< 事務局 >

中嶋久士（エクサウイザーズ）

大里直哉（日本農薬）

志水隆一（都市活力研究所）

上島仁（システム計画研究）

谷村直樹（みずほリサーチ & テクノロジーズ）
渡辺悠太（スキルアップ NeXt）

今泉明（味の素）

小柳智義（京都大学 / 筑波大学）

小島健介（協和キリン）

成し終えたところで、今後これらの人材育成を実現するために

当初、 人材育成ワーキング （WG09） では、 IT スキルの習得を中心に知識獲得型の人材育成事業を検討していましたが、具体的になにをするかを検討するの段階に来ております。

知識獲得型の人材育成は LINC の会員ですでに事業として提供しており、ここは既存の企業に任せるべきと WG09 は判断

LINC ならではの人材育成として、 DX リテラシーの向上やマしました。

インドセットの醸成などを主目的に、経営層、マネジメント層のワークショップの開催、サロン的な意見交換会の開催、他

社事例の紹介などのアイデアが上がっており検討段階です。

そこで、 LINC では業界の DX 化に対応できる人材像をイメージし、そのイメージに合致した人材育成のメニューを検討してDX が一般的になってきた中で、WG09 では今後の DX 推進をきました。現在は、人材像としての「ペルソナイメージ」を作担う人材育成に協力いただける方を広く募集しております。

【 ペルソナイメージ 】
Quantitative Systems Pharmacologyと人工知能を用いた臨床薬効予測基盤の構築（WG07-PJ-QSPAI）〇齊藤隆太1，中田智久1，関口和孝2，武藤智恵子3，土綿慎一3，仲丸善喜4，
浅野聡志5，西田君枝5, 藤田大地5，吉田秀行6，米田和広6，大津誠太郎6，星裕太朗6，
中本与一7，木戸邦彦7，根本翔太7，池上諒7，岩田浩明8，前田和哉91田辺三菱製薬，2塩野義製薬，3ファイザーR&D，4BMS， 5帝人ファーマ，6小野薬品工業，7日立製作所， 8京都大学，9北里大学

WG07-PJ-QSPAI プロジェクトの概要
目的︓QSP (Quantitative Systems Pharmacology)を用いたヒト臨床薬効予測を高速化・高精度化するAI技術を開発する．
• 研究方針︓

臨床試験シミュレーション疾患シミュレーションモデル
（医学知識含む）

1. 既報のQSPモデルでAI技術開発を先行して行う．
• 2型糖尿病 [1]• 薬物誘発性不整脈 [2]2. 注目疾患領域のQSPモデルは個別に開発する．
• Immuno-oncology 【調査完了,計画立案】• Neuroscience

QSPモデル
開発支援
ツール・DB• 課題設定（開発する技術）︓

バーチャル患者集団モデル

Target or BM
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患者層別化AIバーチャル患者(VPs)生成AI
医療・臨床・公共データ＋社内独自データ

1. バーチャル患者(VPs)生成AI 【技術検討中】
2. 患者層別化AI
3. QSPモデル開発支援ツール・データベース

バーチャル患者のサブ集団分類

臨床試験の最適化

・サブ集団のBMによる層別化
・サブ集団ごとの薬効予測
・各患者の長期推移の予測
・要因分析 ⇒ サブ集団ごとの新しい創薬標的・BMを提案︕

1. Mori‐Anai K, Tashima Y, Nakada T, Nakamaru Y, Takahata T, Saito R. (2020) Biopharm Drug Dispos. 2020;1 -15.
2. Dutta S, Chang KC, Beattie KA, Sheng J, Tran PN, Wu WW, Wu M, Strauss DG, Colatsky T, Li Z. (2017) Front Physiol. 8:616.

バーチャル患者生成AIの開発状況
従来法

方法
QSPモデルを使ったランダムシミュレーション（100,000～500,000）

臨床データ
分布を設定

• QSPモデル︓薬物誘発性催不整脈(Modified ORd model2)• データセット︓ (学習用) 30,000個体 x 11特徴量(検証用) 500,000個体 x 11特徴量• ラベル︓正常の14,834個体 (1), 異常の515,166個体 (0)• 評価方法︓VPsモデルを5,000個採用するのに必要な探索回数• 一次探索法︓ Random Search (Rand)
or Bayesian Optimization (BO)
• 機械学習モデル: Random Forests• 学習︓一次探索で選択された学習用データセットの10,000個体（不均衡データのため，ダウンサンプリング 無・有で比較した）• 比較した手法︓A) Rand + ML trained by using all data (RandML1)
B) BO + ML trained by using all data (BOML1)
C) Rand + ML trained by using balanced data (RandML2)
D) BO + ML trained by using balanced data (BOML2)

VPsモデルの選択

問題①︓シミュレーション計算に時間がかかる（10～50 days）
問題②︓バーチャル患者 (VPs) モデルの採択率が低い（1～5%）
提案法

Bayesian
Optimization

臨床データ
分布を設定

RandomForests

一次探索︓
ベイズ最適化(10,000)

VPsモデルQSPモデルVPsモデル
探索的評価
検証的
の選択
(500,000) シミュレーション

一次結果
を学習

目標①︓シミュレーション計算時間を約1/10にする（1～5 days）
目標②︓二次探索時のVPsモデル採択率を＞10倍改善 (>25%)

結果

モデル
評価項目
探索回数
削減効果(比)VPsモデル採択率
ROC AUC
Precision-Recall AUC

Random
RandML1
Search(all data)
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21,239
1.00
2.83%
-----

8.31
23.54%
0.88020.8625

検証用データ中の正常14,001個体(VPs)の多様性と予測スコアの比較

BOML1
RandML2
BOML2(all data) (balanced) (balanced)
18,20620,805
18,62010.31
27.46%
0.89290.8695

8.48
24.03%
0.87170.87199.48
26.85%
0.89070.8756各モデルで選択された
VPsの重なり (ベン図)

約10倍高速化• ランダム探索に比べて10.3倍の高速化を達成 (前回報告時:4.2倍)• 課題︓採択されるVPsモデルが初期探索に依存して偏る

現状のまとめと今後の予定• バーチャル患者生成AI︓薬物誘発性不整脈のデータを用いて，ベイズ最適化と機械学習のHybrid法で目標精度を達成した（計算効率化で10.3倍，VPs採択率で9.8倍）• がん免疫分野でのQSPモデルと臨床データ収集が完了．研究計画を具体化• 今後の予定①︓共同研究に移行してバーチャル患者生成AIの実用化を目指す（疾患領域︓がん免疫，予備検討領域︓2型糖尿病，不整脈）• 今後の予定②︓ヒト多様性に対応した機械学習法あるいは探索アルゴリズムの適用を検討する（日立製作所︓GFlowNet, 強化学習Lavelaceなど）

��Disease area
Drug-induced Arrhythmias
Type 2 Diabetes Mellitus
Immuno-Oncology
Neurosciences

QSPモデルに基づいた臨床予測① 臨床データ
収集・整理② QSPモデリ
ング③ 機械学習用
データ生成④ VPs生成AI
の検証

完了
完了
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完了
実施中
×

実施中
未
×

未
未
×

完了

完了

完了

がん免疫領域の研究計画が立案できたところで共同研究に移行する (2024年度)完了