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『世界を救った日本の薬:画期的新薬はいかにして生まれたのか?』☆4

最近「医療×AI」に興味がありますの第七弾。新薬開発における様々なアプローチ&日本人が医療に残した爪痕に加えて」、予想外の効用による別の病気への転用(ドラッグ・リポジショニング)など、創薬の醍醐味が分かるのです。

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この本を読むとわかること

画期的新薬を作った日本人科学者たち

  • 1800年初頭に世界初の麻酔薬を考案した華岡青洲
    • 世界で初めて全身麻酔下での乳がんの摘出手術にも成功
  • 今なお使われる昇圧薬・血管収縮薬エフェドリンとアドレナリン創製した日本人
  • 世界初のエイズ治療薬を開発した満屋裕明

世界を救った薬

  • 経口駆虫薬・乾癬と毛包虫症治療薬、イベルメクチン
    • ノーベル賞を受賞した、3億人を失明から救った画期的新薬
  • 抗ウイルス薬、ファビピラビル
    • 新型インフルエンザとエボラ対策の切り札
    • 最近に対する抗生物質と比較した抗ウイルス薬の開発の難しさ

がんを薬で治す時代に

  • がん免疫治療薬、ニボルマブ
    • 免疫治療に革命を生む免疫チェックポイント阻害薬
    • 免疫力を高めてがん細胞をやっつけるという伝統的な免疫療法との違い
    • 免疫細胞に作用する治療はがんの種類を問わずに有効である可能性が高い
  • 非小細胞肺がん治療薬、クリゾニチブ
    • 肺がん治療の「魔法の弾丸」となる分子標的治療薬
    • 末期患者が二週間で回復
  • 悪性黒色腫・肺がん治療薬、トラメチニブ
    • 世界唯一のスクリーニング法で開発したMEK阻害薬
    • 作用原理の異なるニボルマブとの併用によるがんの克服
  • がん治療薬、モガムリズマブ
    • 難病「成人T細胞白血病」の光明となる抗体医薬
    • 南九州の風土病とも呼ばれていた成人T細胞白血病・リンパ腫の治療薬

生活習慣病を抑え込め

  • 糖尿病治療薬、カナグリフロジン
    • 腎臓を標的にした全く新しい糖尿病治療薬
    • 「尿に糖が出る」という糖尿病に対して、「尿に糖を出す」という発想の転換
    • 本来は生体に必要な糖が毒になるという「糖毒性」
  • 虚血性心疾患治療薬、ジルチアゼム塩酸塩
    • 日本発のブロックバスターの先駆け
  • 高血圧症治療薬、カンデサルタンシレキセチル
    • 米国大手との競争で誕生したヒット商品
    • 「仕事の3割は好きなことを」という自由裁量のもと生まれた新薬

ペプチド・ハンティングから薬へ

  • 肺高血圧症治療薬、ボセンタンと、睡眠薬、スボレキサント
    • ペプチド探索で創薬につながる新規物質を発見
    • 睡眠の謎は深すぎたために採用された「順遺伝学(フォワードジェネティクス)」

中枢神経に働きかける

  • 非定型抗精神病薬、アリピプラゾール
    • 研究打ち切りの危機を乗り越え、全米処方薬トップ10へ
    • ドーパミン神経系を安定させられるという既存薬にない最大の特徴
  • 搔痒改善薬、ナルフラフィン塩酸塩
    • 夢の鎮痛薬の臨床実験失敗から生まれたかゆみ止め
    • 鎮静薬としては失敗したがかゆみ止め効果が見られ、転用

難病もよくある病気も

  • 免疫抑制薬、フィンゴリモド塩酸塩
    • 「冬虫夏草」の成分を用いた多発性硬化症治療薬
  • 排尿障害改善薬、タムスロシン塩酸塩
    • 産学連携が生んだ前立腺肥大症治療を変えた薬

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ベストビュー(過去1カ月)

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第6回】乳がん診断AI その1

ソムリAI(ワインソムリエAI)で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません 笑

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【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第4回】ソムリAIの改良(正規化)

ソムリAI(ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」)はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60%程度の精度 でした。 改良その1:正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 (規則性が無くランダムなように見える場合) に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI(University of California, Irvine:カリフォルニア大学アーバイン校) http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i...

『深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)』 ☆4

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「なんか最近地震多くない?」と思って調べ始めたら結果としてBI(ビジネスインテリジェンス)ツールを使った”なんちゃってビッグデータ解析”になってしまいました。4回くらいに分けて連載してみようと思います。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第7回】乳がん診断AI その2

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【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第5回】ソムリAIの改良(アンサンブル学習)

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Malaysia Quarantine Premium Package 【番外編】Malaysia赴任記 隔離ホテル情報

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【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第2回】ソムリAI ~ロジスティック回帰編~

AI(機械学習)やってみた、第2弾です。前回は決定木(Decision Tree)を使ったソムリAI(ワインソムリエAI)を作りました。今回は「ロジスティック回帰(Logistic Regression)」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day1:ボストンへ】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 1日目は移動だけで終わりました。