富士通と東京医科歯科大学は3月7日、富士通が開発した、現場のデータから新たな発見の手掛かりを提示する技術「発見するAI」をスーパーコンピュータ「富岳」に実装し、がんの薬剤耐性に関わる未知の因果メカニズムを高速に発見する新技術を開発したことを発表した。これにより、従来は実行が困難であった2万変数のデータを1日以内で計算可能となり、1000兆通りの可能性から未知の因果を発見できるようになったという。

なお、富士通が開発した技術「発見するAI」は、判断根拠の説明や知識の発見が可能なAI技術「Wide Learning」を用いており、特徴的な因果関係を持つ条件を網羅的に抽出する技術として開発されたものだ。

両者は「富岳」上に、ヒトの全遺伝子を実用的な時間で分析できるよう、条件探索と因果探索を行うアルゴリズムを並列化して実装することで、同機の計算性能を引き出したという。さらに、「発見するAI」を活用することで、統計情報に基づき薬剤耐性を生み出す条件となりうる有望な遺伝子の組み合わせを抽出して、1日以内に網羅的な探索を可能にしたとのことだ。

今回開発した技術によって、米Broad Instituteが提供している約600種のがん細胞株の情報を解析した結果、ヒトの全遺伝子に対して条件と因果関係を網羅的に探索し、肺がんの治療薬に耐性を持つ原因となる遺伝子の特定に成功したという。

また、耐性が発生する現象が知られる肺がん治療薬「ゲフィチニブ」について、「ゲフィチニブ」が効かないがん細胞株の条件とメカニズムを網羅的に探索した結果、ZNF516、E2F6、EMX1の3つの転写因子の発現量が低いことが明らかになったとのことだ。

  • 両者が開発した技術によって示唆されたゲフィチニブ耐性の条件と因果関係