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【資料2-3】令和6年度 国立医薬品食品衛生研究所機関評価結果及び対処方針 (51 ページ)

公開元URL https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_71698.html
出典情報 厚生科学審議会 科学技術部会(第147回 3/17)《厚生労働省》
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研究部別

③ 毒性学分野における AI やバイオインフォマティクスの利用についても追 ③ 1998 年に北野宏明博士により、生命を総体としてのシステムとして網羅
求してほしい。

的に捉える「システム生物学(システム・バイオロジー)」が考案されまし
た。ともに網羅性が重要である、システム生物学と毒性学研究との親和
性は非常によく、と言いますのは、毒性研究においても、正面切って、複
雑な「生命体」の反応を複雑なものとして扱う必要性が高いものと考えら
れるためです。この際には、ロバストネス(堅牢性)やホメオスタシス(恒常
性)の維持あるいは変化という観点も含まれるものと考えます。従いまして
ご指摘のように、「毒性学分野における AI やバイオインフォマティクスの
利用」については、追求というよりも、自ずと必須なものとして取り組んで
いきたいと考えております。

3.共同研究の状況、産学官の連携及び国際協力等外部との交流
① システム・バイオロジー研究機構とはどのような共同研究なのか示して ① 「システム・バイオロジー」とは、遺伝子やタンパク質などから構成される
ほしい。

ネットワークを生命システムとして捉え、ダイナミックな生命現象を統合的
に理解する研究、を指しており、システム・バイオロジー研究機構は、この
システム・バイオロジー研究を牽引する、日本を代表する世界的な特定
非営利活動法人です。この研究機構との共同研究として具体的には、
Percellome プロジェクトで構築した大規模データベースから多数の情報
を効率良く抽出し、それによってより規模の大きな網羅的解析を実施す
べく、人工知能(AI)を含む情報工学を用いた処理技術を研究開発して
います。最近は特に AI、その中でも深層学習(Deep Learning)を用いて専
門家の判断を学習し、生物学的に有意な変化を呈した遺伝子を高精度
且つ自動的に抽出するシステムの開発を進め、その一部は学術論文とし
て公開しています。