FRONTEOと第一三共が毒性学解釈の自動抽出モデル構築に成功

FRONTEOと第一三共による共同研究

株式会社FRONTEOと第一三共株式会社は、毒性試験報告書の解析に関する新たな進展を発表しました。彼らは方程式駆動型AIである「KIBIT」を使用し、毒性に関する情報を自動抽出する予測モデルを構築しました。この研究は、2026年7月に開催される「第53回日本毒性学会学術年会」で発表される予定です。

研究の背景

この取り組みは、FRONTEOの創薬支援サービス「Drug Discovery AI Factory（DDAIF）」の一環として進められています。過去の毒性試験から得た重要なデータを未来の研究や安全性評価に活用することを目指し、両社は毒性試験データの収集・管理体制の構築に取り組んでいます。

自然言語処理技術を駆使して、毒性試験のデータと報告書に蓄積された専門家の判断を結びつけることが狙いです。これまで、報告書は書式が多様で、情報を関連づけるのが難しいという課題がありました。

予測モデルの具体的な内容

FRONTEOでは、KIBITを介して、第一三共が持つ毒性試験データベースと報告書を用いて、SENDフォーマットのデータに対して専門的な解釈を自動的にひもづける技術の可能性を検証しました。この結果、申請のための英文報告書と日本語の探索毒性試験報告書を両方用いて、予測モデルが高精度で動作することが確認されています。

特に重要なのは、多様な記述形式が存在する日本語報告書についても同程度の精度で関連情報を抽出できた点です。これにより、言語の壁を越えた汎用性が示されました。

今後の展望

製薬業界では、長期間にわたり多くの毒性試験データが蓄積されていますが、その多くは単独の報告書に留まっています。このプロジェクトにより、過去の毒性データと専門家の解釈を効果的に整理し、新薬の安全性の予測や毒性試験の設計を最適化する可能性があります。現在、第一三共ではこの基盤を整備し、研究の成果を実装するための準備を進めています。