【積水メディカル：基礎セミナー】機械学習を用いた肝毒性予測モデル構築について

積水メディカルは、医薬品開発をトータルでサポートするCROです。

探索から臨床薬物動態試験まで幅広い試験のラインアップを取り揃えております。

https://asset.lmsg.jp/pdf/web/viewer?t=10791&f=SEKISUI_ja_A4_0716.pdf_lfpdf

弊社では、創薬を行う企業やアカデミアの皆様を対象に、毎月、医薬品開発に役立つセミナーをお届けしています。

今回は、薬剤性肝障害（DILI）予測モデルにおける弊社の取り組み及び各評価方法について経験が少ない研究員の方にもわかりやすく、課題や注意点をご紹介します。

【LIVE開催】

《演題》　機械学習を用いた肝毒性予測モデル構築について

《演者》　藤野　亮（積水メディカル株式会社　創薬支援センター　技術G）

　　　　 　座長：伊藤　諭史　（積水メディカル株式会社　創薬支援センター）

《要旨》

薬剤性肝障害（DILI）は医薬品の市場撤退及び開発中止の原因となる重要な要因の一つである。また，DILIの発生メカニズムは多岐にわたるため，一つの実験系で発生予測を行うことが困難とされている。従っていくつかの実験を行い，総合的に判断することが精度の良いリスク評価につながることが報告されており，今日までに様々な取り組みがなされている。

そこで，我々も様々なin vitro評価項目を拡充してきた。今回は，これまで構築してきた酸化ストレス及びリン脂質蓄積評価、薬剤性胆汁うっ滞，ミトコンドリア毒性及び反応性代謝物検出評価を紹介する。また、これら5項目で既存医薬品を評価した結果をもとにDILI予測モデルを構築した例を示し、機械学習を活用し始めたばかりの研究者が陥りやすい課題や注意点についても紹介する。