[2I5-OS-7a] 人工知能を駆使した疾患動態研究

16:30 〜 16:45

[2I5-OS-7a-05] 医薬品開発における敵対的生成ネットワーク（GAN）を用いた臨床試験データの生成

〇加唐 誠剛東¹、長谷川 千尋¹、吉次 広如¹、河野 英昭² (1. MSD株式会社グローバル研究開発本部臨床薬理開発領域、2. 九州工業大学大学院工学研究院電気電子工学研究系)

キーワード：

敵対的生成ネットワーク、医薬品開発、臨床試験データ、母集団薬物動態モデル

目的：最近注目されている技術の一つに敵対的生成ネットワーク（GAN）がある。GANはディープラーニングの枠組みで画像生成で広く利用されている。一方で、医薬品開発に用いられるシミュレーションは、限られた臨床試験データに基づき、被験者背景情報はリサンプリング又は確率分布モデルを仮定して発生させ、また血中濃度データは母集団薬物動態モデルを用いて予測する手法が汎用されている。そこで、臨床開発を想定した少数例の臨床試験データに基づき、GANを用いて多数例の被験者背景情報及び血中濃度データを生成できるか検討を試みた。
結果・結論：訓練データの被験者数が30例及び50例の場合、GANで発生させた被験者背景情報及び血中濃度データの分布は、訓練データの分布と概して類似していた。被験者背景情報と血中濃度のデータ間の相関関係の再現には改善の余地があったものの、訓練データとしてある一定の被験者数が得られている場合、GANによりデータを生成できると考えられる。