東大、ＡＩで薬の副作用判別する技術−ｉＰＳ細胞使い精度検証

東京大学大学院薬学系研究科の池谷裕二教授らは、抗アレルギー薬や抗生物質などの薬剤が副作用でけいれんを引き起こすか判別する人工知能（ＡＩ）技術を開発した。１４種類の薬剤をマウスの脳切片に投与して神経細胞の電位変化を計測し、機械学習で判別基準を作成した。人為的なバイアスのかからない解析手法としている。今後、ｉＰＳ細胞（人工多能性幹細胞）から分化させた神経細胞に適応し判別精度を高める。

脳切片の局所電位変化を計測し、そのデータを４０９６次元のベクトルデータに変換し機械学習にかけた。けいれん誘発物質５種類と非けいれん誘発物質９種類で判別するための基準を求めた。別の２種類の薬剤を投与したところ誘発性を正しく予測できた。

１６種類の薬剤は抗うつ薬や紅茶成分など、作用メカニズムの違うものを選んだ。今後、試験する薬の種類を増やし、ヒト由来の細胞で検証することで信頼性を高める。ヒトでの臨床試験へ進むか判断する副作用評価の基準を目指す。