FRONTEOのAI技術が第一三共の毒性試験を変革する

2025年7月2日から4日までの間、「第52回日本毒性学会学術年会」が開催され、FRONTEOの自然言語処理AI技術が第一三共の研究チームによって発表されることとなりました。テーマは「毒性試験データベースの利活用とその課題」で、今後の医薬品研究開発の効率化に寄与する内容となっています。

FRONTEOが開発した特化型AI「KIBIT」は、都心の東京都港区に本社を置く同社の基幹技術です。この技術は、製薬企業における創薬の研究開発をサポートするための「Drug Discovery AI Factory（DDAIF）」サービスに活用されています。発表では、第一三共とFRONTEOの協力により、DDAIFを通じた毒性試験データベースの活用と解析手法が紹介されました。

医薬品研究開発における重要性

医薬品研究においては、治療薬が副作用を引き起こさないことを確認するために毒性試験が欠かせません。膨大なデータが蓄積される中、AI技術によるデータ収集と解析が求められています。これは、安全な医薬品の開発を効率的に進めるための鍵となるでしょう。

今回の発表において、機械学習を用いた予測モデルの構築により、効率的な化合物の選別が可能であることが強調されました。さらに、生体実験であるin vivoと試験管での実験で得られるin vitroのデータを統合分析することにより、毒性の相関が確認しやすくなります。このデータの定型化により、開発品横断的な解析が容易になることも報告されました。

研究者との協働で進化するDDAIF

FRONTEOは、今後も研究機関や製薬企業との連携を進め、安全性の高い医薬品を効率的に開発し、医療の質や患者生活の質（QOL）の向上を目指します。これまでにも多くの製薬企業とDDAIFを活用して共同プロジェクトを行っており、次々に成果を上げています。

FRONTEOの技術は、疾患関連遺伝子ネットワークの解析や標的候補の仮説構築においても高く評価されています。これにより、医療分野での研究者の意思決定を支える重要な役割を果たしています。

FRONTEOの基盤技術「KIBIT」

FRONTEOのAIであるKIBITは、特許を取得した自然言語処理技術で、汎用型AIとは異なり特定の課題に対して高精度な解析が可能です。この特化型技術は、解析結果をマップ化して専門家の直感に直結する情報提供を行います。

2023年、FRONTEOは、AIを活用した新たな研究開発の道を開いています。未来の医薬品開発に対する期待が高まる中、FRONTEOと第一三共の取り組みは、より安全で効果的な医薬品を求める医療現場のニーズに応え続けることでしょう。

詳細については、FRONTEOの公式サイトをご覧ください。