■概算要求で3.5億円要求
厚生労働省は、人工知能（AI）を活用した創薬ターゲットの探索に乗り出す。AIに実臨床情報や創薬に関連する膨大な数の論文、各種データベースなどの情報を学習させた上で、創薬に結びつきそうな化合物を提案させ、それを専門の研究者が検証するというサイクルを回し、創薬ターゲットの発見・同定につなげるというもの。厚労省は、2017年度予算概算要求で3億5000万円を計上。事業を国立研究開発法人「医薬基盤・健康・栄養研究所」に委託し、サーバーコンピュータの整備費や研究員を配置するための人件費に充てたい考えだ。
創薬をめぐる研究戦略は大きな転換期を迎えている。医薬品が作用するタンパク質等の生体内分子（創薬ターゲット）の多くが既に研究し尽くされてしまい、「創薬ターゲットの枯渇」が深刻化しているためだ。
既存の研究方法の延長では創薬ターゲットの発見に限界があるとして、新たな技術手法を活用した創薬ターゲットの探索研究が模索されており、有力な方法の一つとして、大量データから知識を生成するAIを創薬・育薬に活用する研究が注目されている。
厚労省が進める新たな創薬ターゲットの探索事業では、まず、AIに実臨床情報、各種データベース、文献情報（論文等）、マルチオミクス解析といった、これまで大量に蓄積されてきたビッグデータを学習させ、創薬ターゲットになると推定した化合物を提案させる。
AIが推定した創薬ターゲットについては、基盤研の研究者が細胞・動物実験、実臨床情報および臨床サンプルの解析などを通して検証する。また、疾患情報や分子ネットワーク情報をもとに、生体内分子と疾患との因果関係の推定・仮設と検証も行う。AIによる創薬ターゲットの提案、専門家の研究者による検証の実施を繰り返し行うことによって、枯渇している創薬ターゲットの発見・同定につなげるのが狙いだ。
様々な検証によって同定された創薬ターゲットは、日本医療研究開発機構（AMED）が中心的役割を担う「創薬支援ネットワーク」の創薬支援推進事業に引き渡され、応用研究が進められることになる。
厚労省は、AIを活用した創薬ターゲットの探索事業を複数年かけて行いたい考えだ。
17年度予算概算要求では、他の府省もAI関連予算を計上しており、文部科学省では、AIやビッグデータ等の分野の独創的な若手研究者や新たなイノベーションを切り拓く研究課題の支援を行うための経費として、46億円を要求している。
