【がん】富士通と東京医科歯科大、「富岳」とAIでがんの薬剤耐性メカニズムを発見 4000年以上かかる探索を1日以内で [すらいむ★]
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富士通と東京医科歯科大学、「富岳」とAIでがんの薬剤耐性メカニズムを発見 4000年以上かかる探索を1日以内に短縮
富士通株式会社と国立大学法人東京医科歯科大学は3月7日、富士通が開発した現場のデータから新たな発見の手掛かりを提示する技術「発見するAI（人工知能）」をスーパーコンピュータ「富岳」上に実装し、1000兆通りの可能性を1日以内で計算でき、未知の因果を発見できる技術を開発したことを発表した。
がんの原因にだけ作用する薬は、患者への投与を続けると、その薬剤に対して耐性を獲得したがん細胞が増殖し、再発することがある。
複数の遺伝子変異を獲得した細胞群が変幻自在に異常な振る舞いをするがん耐性獲得のメカニズム解明には、精密なデータと解析技術が不可欠となっている。
（以下略、続きはソースでご確認ください）
Ledge
https://ledge.ai/fujitsu-and-tmd-found-drug-resistance-mechanisms-in-cancer/ 富岳ってコロナの飛沫シミュレーション用じゃなかったのか 抗がん剤のマッチング検査もこれならまったく違うものができる
適当に薬を投与する時代は終わり
数万通りの組み合わせのうちから最適な薬を処方できるかも >>1
結果が数種見つかったとすれば、結論に先行しての検証が楽になる
この優位性は、IPS細胞の発見でも、非常に有用な方法だった
それの拡大版とも言えそうだ！！
山中今日中のIPS発見の手法はスパンコン富嶽で更に向上続けて居る模様！！ 医者の診断とか裁判所の判決とか、、少なくてもAIに問い合わせる時代が来るな >>1
実際には専門家ならすぐに目星が付いて一週間もかからずそれが正しいとわかることなんだけどね。
全ての可能なものを考えるなんて無駄なこと人間はしない。 これはすごい！！！
確か
「抗がん剤は最初1～2年くらいは十分に効く。しかしそのうちに抗がん剤の効かないがん細胞が
突然変異的に現れて、そっちが優勢になってしまう
そうなったら次の抗がん剤を使う
大抵、最初に使う抗がん剤はもっとも副作用の弱いものを使うので
次に使うものは副作用が強くなる
しかも、次に使うという事は再発ゆえ複数個所に出来ていたりしてどんどん広がって来る
これを抑え込んでも、次は9ヶ月～1年半くらいで効かなくなる。後の方になって出てくるものほど副作用が強いだけでなく
効きも持続しない。がん細胞が体のあちこちに散らばるので突然変異率も増えやすくなるので当然だ
そうなったらまた次の抗がん剤になる。今度はもっと副作用の強いのを与えられる。
しかも今度はもっと効きが短くなる
殆どの人では、5回くらい薬を変えたらそこで終わりになる、などと言われている
もちろん、一定比率で5年間ほとんど増えずに済んで寛解ですと言われる人もいるのだが
全ての薬が効かなくなってがんが広がったら、それが寿命だ、などと本人や家族は説得される」
現状ではがんの化学療法なんてこんなレベルに過ぎないのだ
しかし耐性メカニズムの解明から、より長期間にわたり生存できる治療法が出来るのであれば
患者や家族にとって大いに助けになる
極端な言い方になると「今でも手術がベストなんです。手術で取り切れないから化学療法で、
そして化学療法が始まったら、人生あと数年で終わる可能性がかなり高いので
色々と人生の整理とけじめをつけましょう」なんて言い方になってしまう
この発見で、化学療法で救われる人がもっと増える、その一助になってくれることを願う 1000兆通りの探索を解いたわけではないんでしょ
最適解に近いと思われるものを1日で見つけられるだけで
実用性はあると思うけどこの記事だと誤解されそう 製薬メーカーは買えないです。
時間の浪費で考えると不可能かどうかの判定には向いているよね。 光あるところに影がある
まこと栄光の影に 数知れぬ没になった研究があった
人生をかけて成果を作ろうとした影の研究たち
だが人よ その内容を問うなかれ
闇にうまれ 闇に消える
それが大方の研究の定めなのだ
プロジェクト、お前は没だ！ 計算機の力技で数個の関連遺伝子を発見したって感じかね
AI使う必要あったん？
普通に統計手法使うだけじゃあかんのか そもそも富岳ってにAI特化したスパコンじゃないだろ
発見するだけならNDIVIAでもええがな
そっから先の創薬に繋げるのが富岳の役割じゃねえのか アスタ榎本竜也「プライド高いところあるけど清輝あるから大丈夫や」 20>>
しくじってその骨拾う者なし、任期切れ一丁あがり！ってか。 AIの活用で、日本は変えられる。これからは、AI時代です
「現場で使えるAI」、三井化学はどうやって実現したのか
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2012/21/news001.html
MONOist > Special > 2020年12月16日
製造業から注目を集めるAIだが、その導入が進展しているかと言えば、必ずしもそうとはいえない。PoCの段階から、実際に現場で使えるものにするのに大きな壁があるというのが実情だろう。三井化学は、「現場で使えるAI」という観点で取り組みを進めており、製造現場の外観検査を含めてさまざまな事例が生まれている。この取り組みを支えているのがMathWorksの技術計算ソフトウェア「MATLAB」である。
AIはあくまで課題解決のツールの一つ
前川氏自身は、約2年前にAI開発を担当する以前は、製造スタッフや高分子合成、計算化学などを10年以上にわたってするなど化学エンジニアとしてのキャリアを積み重ねてきた。「それまでは計算化学の専門家としてFORTRANを活用していましたが、機械学習のプログラミングの経験はありませんでした。現在はAI開発という業務のためにPythonを利用していますが、できればAIに関わるプログラミング自体にできるだけ工数を掛けたくないと考えています。AIはあくまで課題解決のツールの一つに過ぎません」（前川氏）という。
外観検査システムのAIによる自動化を1年で実現
ＤＸ社会の構築なければ、30年代はマイナス成長に
https://www.jcer.or.jp/economic-forecast/2021127.html
米中対立激化なら20年代後半にもマイナス成長の可能性
2021/12/07 公益社団法人 日本経済研究センター
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC130YI0T10C22A3000000/
ソフトバンク、全社員1.8万人にAI･統計スキル習得求める 2022年3月27日 日経
JDSC 東大ベンチャー AI企業
https://jdsc.ai/mission/
この国は変えられる。アップグレードできる。AIの活用の活用がキーです 加藤 エルテス 聡志
2022年 テンバガー候補 ＪＤＳＣ 4418
AI銘柄で、東大からみ。今後のAI分野の成長、楽しみです
AI通信① 今、投資対象として「AI」をどう見るか？ 日興證券
https://www.smbcnikko.co.jp/products/inv/toshin_lab/column/002.html
AI関連企業の成長物語はまだ始まったばかり
官民の積極的な取り組みが加速するAI リッパと思いますが、うーん、スマートなアルゴリズムを考えるの面倒なんで、力任せに計算した、、、みたいな ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
