Cytoreasonの独自の免疫中心AIモデルが最大規模の細胞間通信ライブラリーを創出：医薬品開発の新たな手掛かりとなる新規の細胞･サイトカイン相互作用335件の予測に使用

ネイチャー・バイオテクノロジー誌で新データを公表

1600万件の科学論文をカバーする大規模自然言語処理（NLP）プロジェクトにより、有機的な細胞間シグナリング相互作用の参照データ群が4倍になり、188種の疾患について細胞間免疫プロファイルをプロットし、疾患の類似性・相違性の免疫中心マップを史上初めて創出

イスラエル・テルアビブ--(BUSINESS WIRE)--#AI--（ビジネスワイヤ） -- ネイチャー・バイオテクノロジー誌で公表された新データは、免疫細胞シグナリング研究の分析としては史上最大規模であり、これまでリスト化されていなかった細胞相互作用3000件以上をマッピングし、疾患について史上初の免疫中心モジュール分類を生み出しました。これらのデータは免疫に着眼した細胞間通信と疾患関係に関する参考書を書き換えることに貢献するものです。

免疫系は高度に複雑で動的であり、30分毎に新たな免疫関係の論文が発表されているため、人間がこの分野の膨大な規模と多様性を把握するための実用的な方法はありません。こうしたデータ群の拡大に伴い、これまでの努力すべてを完全に生かして、免疫学と科学を全体的に発展させる上で、機械学習法が唯一の実用的な方法となってきます。

非常に多数の細胞・サイトカイン関係の標準化と文脈化は免疫系についての理解を深めるための私たちの能力にとって欠かせません。このように整理された知識基盤に基づいて、完全に新規の細胞・サイトカイン相互作用の仮説355件を検証済みの予測技術を適用することで生み出しました。

これら単独でも、既存の免疫系の知識について、文脈的理解の向上によって生み出された新発見となります。この潜在力は、こうした知識をその他のリッチデータ源やAI技術と統合できればより強力となり、疾患との闘いにおいて重要な新しい手掛かりをもたらすことになります。

情報画像：セルトーク
- 免疫に着眼した細胞間通信に関する参考書を書き換え

Cytoreasonの主任科学者でイスラエル工科大学システム免疫学科長のShai
Shen-Orr博士（教授）は、次のように述べています。｢免疫系が疾患で果たす支配的な役割を考えれば、免疫中心の見方によって私たちは疾患機構の理解向上へと進みます。これらのデータは、既存の論文のマイニングと学習をするだけで有用で妥当な予測が可能であることを実証しています。こうした能力は、その他の予測技術や追加データセットと組み合わせることで、急激に伸びます。｣

「この重要な仕事により、ある疾患や組織に特異的な特定の受容体・分子・細胞に干渉する場合に何が予測できるのかのパラダイムが変わります。この仕事は、当社の細胞中心モデルと相まって、細胞間などで何が起こるかを記述するだけでなく、それを何が引き起こし、それに何が作用するかも決定付けるものです。これはCytoreasonが構築に当たっている免疫系の独特の3次元像にとって鍵となります。」

CytoReasonについて

スタンフォード大学とイスラエル工科大学による10年間の研究から生まれたCytoreasonは、免疫系に完全特化して、その専有的なデータとAI／機械学習法の開発に当たってる唯一のAI企業です。この手法は、細胞・組織・疾患のレベルで、これまで隠されていた免疫系関係の3次元マップを構築することができます。私たちはこれをCytoReason
Cell-Centered
Model（細胞中心モデル）と呼んでおり、生物学的な発見につなげることができるよう、免疫系関係についての掘り下げた知見を明るみにする上での鍵となります。当社の細胞中心法は公表データや専有的データ、専有的な技術や手法を活用しており、これらをクライアントのデータと組み合わせれば、疾患／組織特異的な知見を掘り起こして、発見の促進、試験期間の短縮、開発経費の削減を実現できます。

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