Discovery of senolytics using machine learning

Discovery of senolytics using machine learning - Nature Communications

1. 本研究の学術的背景、研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？
細胞の老化現象を解明することで、高齢化や多様な疾患の治療に寄与することが期待されます。しかし、細胞老化のメカニズムは未だに解明されておらず、細胞を活性化させることができる物質（セノリティックス）の開発は困難を伴います。そこで、本研究では、公表されているデータに基づく、人工知能による物質探索手法を提案しています。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
本研究の目的は、従来の物質スクリーニング手法において、大量の費用や時間がかかっていた問題を解決することで、新しいセノリティックスを開発することにあります。本手法により、データ解析や医薬品開発において人工知能の有用性が認められることとなり、学術的独自性と創造性を有しています。

3. 本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは何ですか？
従来の化学ライブラリーに対しては物質のスクリーニングに多大な時間と費用を要していたため、近年機械学習を利用することで新しい物質合成の研究が進むようになりました。本研究は、公開されている情報をもとに、セノリティックスの開発に成功しており、その部分においては学術的に独自であり、先駆的な研究となっています。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
本研究では、人工知能を活用することでセノリティックスの開発コストを大幅に下げることを示しました。また、実験により、3つの化合物が、既知のセノリティックスと同等の効果をもたらし、その1つが既知の化合物よりも優れた効果を示すことが明らかになりました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
本研究では、公開データによる物質スクリーニングに、人工知能を用いたことで、以前よりも遥かに低コストでの探索が可能であることが示されました。また、開発された3つの新しい化合物が、既知のセノリティックスと同等の効果をもたらしており、さらに効果の高い化合物が発見されたことが実験により検証されました。