Genedata、バイオマーカー探索を加速するAIエージェントをリリース：アルツハイマー病研究で実証

独立コホートを用いたアルツハイマー病バイオマーカーモデル評価を通じて有効性が示された、バイオマーカー探索を加速する新たなAIアプローチ

スイス・バーゼル、2026年8月13日－バイオ医薬品の研究開発へ向けたエンタープライズソフトウェアソリューションを開発・提供するグローバルリーダーであり、ダナハーコーポレーションの事業会社であるGenedataはこの日、トランスレーショナル／クリニカルリサーチにおけるデータの統合・解析をサポートするエンタープライズプラットフォーム「Genedata Profiler®」において、AI駆動型のバイオマーカー探索機能を拡張する、新たなAIエージェントを搭載したことを発表しました。このAIエージェントは、データ解析プロセスのガイド機能と完全なトレーサビリティが備わるワークフローにより、バイオマーカー探索を加速します。これにより、研究チームは、複雑な患者データやオミクスデータから、より迅速かつ高い科学的厳密性をもってインサイトを得られるようになります。Genedata Profilerは、ワシントン大学医学部との共同研究において、神経疾患領域のバイオマーカー探索および評価に活用されています。

現在のバイオマーカー探索では、研究者は断片化された解析ワークフローを行き来しながら、ますます複雑化する生物学的課題に取り組まなければならず、解析には多くの時間を要するとともに、限られた専門家のサポートに大きく依存しているのが実情です。より迅速かつ透明性が高く、再現性のあるバイオマーカー探索を実現するために設計された「Biomarker Discovery Agent」は、トランスレーショナルリサーチチームによる高度なデータ解析への取り組み方を変革する新しいアプローチです。Genedata Profilerの解析環境に直接組み込まれたこのAIエージェントは、ユーザーの意図を理解し、ベストプラクティスに基づく支援を提供するインテリジェントな研究アシスタントとして機能します。各解析ステップにおいて科学的な背景を評価し、ユーザーの質問が利用可能なデータと適切に整合しているかを判断した上で、意思決定を支援する適切な選択肢を提示します。これにより、専門的なプログラミングや統計解析スキルへの依存を減らしながら、科学的厳密性とベストプラクティスに基づいたバイオマーカー探索を実現します。

ワシントン大学医学部（米国ミズーリ州セントルイス）神経学・遺伝学教授のCarlos Cruchaga博士は次のようにコメントしています。「大規模プロテオミクスデータの解析は複雑で多段階にわたるプロセスであり、利用するプロテオミクスプラットフォームや対象タンパク質が増えるほど、その複雑さは増大します。GenedataのAI駆動型ワークフローは、大規模なプロテオミクスデータセットから生物学的に意味のあるマルチマーカーモデルを特定し、私たちの研究成果を補完的なアプローチで再現しました。さらに、そのモデルは独立したコホートにおいても高い適用性を示しました。これは、複雑なマルチモーダルデータを大規模に統合することで、バイオマーカーの探索および検証を大きく変革できることを実証しています。この新たなツールは、ヒトにおけるマルチオミクスデータの解析およびバイオマーカー探索の手法を一変させるゲームチェンジャーといえるでしょう。」

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