AI活用事例データベース
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FRONTEOのDrug Discovery AI Factoryを活用し、毒性試験報告書とPubMed論文のAI解析による毒性情報の最適化を推進。従来発見困難だった毒性メカニズムの仮説生成を可能に。
医薬品開発において毒性評価は安全性確保の要だが、膨大な毒性試験報告書と学術論文を人手で解析するには限界があり、未知の毒性メカニズムの発見が困難だった。
FRONTEOのAI「KIBIT」を活用し、毒性試験データベース上での毒性解釈確認システムと、毒性試験報告書・PubMed論文の探索AIシステムを構築。概念的に類似した文書の関係性をマップ形式で視覚的に提示。
膨大な毒性試験報告書とPubMed論文情報を網羅的に解析し、従来のアプローチでは発見できなかった毒性メカニズムの仮説生成が可能に。毒性情報の最適化により新薬開発の安全性評価を効率化。
創薬AIは新薬候補の発見だけでなく、安全性評価・毒性解析にも大きな価値を発揮する。既存データの再解析による新知見の発見は投資対効果が高い。
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