まだ見ぬ機能性を可視化する。AI×ゲノムから紐解く食品機能開発への新たな可能性

本セミナーでは、ジーンクエストとFRONTEOの共催により、AI「KIBIT」による未報告の機能性成分探索と、ゲノム情報を活用した食品機能開発の最新アプローチをご紹介します。機能性食品分野における次世代の研究・開発のヒントとしてご活用いただければ幸いです。

 Session 1   FRONTEO
｜AIが切り拓く機能性食品の新発見 ― KIBIT Amanogawaを活用した次世代成分探索戦略 ―

本セッションでは、非連続的発見という新しいアプローチによって、“未報告”、つまり論文に記載されていない関連性を発見する、仮説生成のための発見型論文探索AIシステム「KIBIT Amanogawa」を活用し、従来手法では見出しにくかった機能性成分や用途の発見アプローチを元基礎研究者で当システムのスペシャリストである萩原より具体的に紹介します。
機能性表示食品やヘルスケア市場の競争が激化する中、真に差別化できる”新規”機能成分の発見やヘルスクレームの拡大は、食品・製薬企業にとって喫緊の課題です。
このセッションでは、様々な機能性成分の最新知見や非連続的な発見を、デモンストレーションを通して見つけ出し、今後の機能性食品開発のヒントを得るための「KIBIT Amanogawa」の効果的な活用方法をご紹介します。

 Session 2    ジーンクエスト
｜ゲノム情報（個人差）による食品機能開発への応用

医薬品開発と同様に、特に新規の機能性成分を含む食品の開発においては、その有効性の検証と合わせて作用機序を効率よく理解することが求められます。一方で、最近では遺伝子解析のコストが低下したことにより、臨床試験において網羅的な遺伝情報の取得を行いながら研究を進めることが実施しやすくなり、特定の機能性成分の効果について個人差の有無を含めた知見が得られやすい環境にあります。
本セッションでは、実際に個人差が生まれやすい（あるいは生まれにくい）機能性成分に着目しつつ、今後KIBIT Amanogawaの探索により推測される結果や仮説をどのように食品開発に応用し、効率的なエビデンス取得及び強化、さらには効率的な臨床試験のデザインへつなげていくかについて紹介します。