[2S4-GS-2] 機械学習：

[2S4-GS-2-02] コロナウィルスパスウェイ活性化AI予測モデリング

〇田邊 思帆里¹、カデール サビーナ²、小野 竜一¹、カブラル オラシオ³、パーキンス エドワード⁴ (1. 国立医薬品食品衛生研究所、2. ナノ医療イノベーションセンター、3. 東京大学、4. 米国Army ERDC)

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キーワード：機械学習、AI予測、コロナウィルス、分子ネットワーク、パスウェイ解析

（１）コロナウィルスの分子パスウェイは，コロナウィルス感染時に活性化されることが知られている．本研究の目的は，機械学習に基づく人工知能（AI）アプローチを用いて，コロナウィルスの分子ネットワークパスウェイの画像を用いた活性化状態予測モデルを開発することである．（２）コロナウィルス感染に関するデータをIngenuity Pathway Analysis（IPA）ネットワークパスウェイツールを用いて解析した．SARS-CoV-2感染肺アデノカルシノーマの解析22件が，「human」及び「SARS coronavirus 2」という用語に関連していることが特定された．コロナウィルス病態パスウェイ画像を用い，Pythonコーディングによりコロナウィルス分子パスウェイ活性化予測モデルを開発した．コロナウィルスパスウェイ活性化予測モデルは治療法同定に役立つ可能性が考えられる．