「医療ビッグデータ」や「人工知能（AI）」が、現在の医療や創薬の古いパラダイムを根底から変革し、未来の医療・創薬のあるべき姿に向けて進展している現状などを紹介し、これから何に向かって進まなければならないかを論述した一冊。 《主な内容》 ・「医療におけるビッグデータとは何か。」また「これまでの医療や創薬の土台を変えうるどんな根底的な力を持っているのか。」について論述。 ・日本における「ゲノム・オミックス情報のビッグデータ」への対応を見出すために重要となる臨床応用の先進国である米国の事例を詳しく解説。 ・生体データベースを用いて薬の効果や副作用を予測するなど、新しい創薬・ドラッグリポジショニングの基本概念と戦略について解説。 ・ディープラーニングを用いた創薬・ドラッグリポジショニングについて、そのフレームワークやディープラーニングの使い方などを著者の研究成果を含めて叙述。
《目次》 序 章 ライフサイエンス分野におけるビッグデータ時代の到来 第1節 「医療ビッグデータ」とは何か 第2節 「医療ビッグデータ」が医療・創薬の枠組みを根本から変えつつある 第1章 ビッグデータ医療 第1節 「次世代シーケンス革命」によって始まったゲノム医療の実装 第2節 eMERGE計画－「電子カルテ」から「臨床表現型」情報を取り出す 第3節 「医療ビッグデータ」の解析 第4節 ゲノム医療の第2の流れ－欧州を中心とするバイオバンク／ゲノムコホートの流れ 第5節 医療ビッグデータの第3の流れ－大規模生命情報知識ベース／データベースの出現 第2章 ビッグデータ創薬・ドラッグリポジショニング 第1節 ビッグデータの医薬への活用戦略 第2節 遺伝子発現プロファイルを基礎にしたビッグデータ創薬・DR 第3節 疾患ネットワークを基礎にしたビッグデータ創薬・DR 第4節 タンパク質相互作用ネットワークを基礎にしたビッグデータ創薬・DR 第5節 ビッグデータ創薬・DRの基本原理〈薬剤－疾患－標的の3層ネットワークを繋げるリンクの探索〉 第6節 医療ビッグデータを利用した治験と市販後調査 第3章 人工知能革命とAI創薬 第1節 人工知能の発展 第2節 ディープラーニングの革命性 第3節 AI創薬はもう実現できる 終 章 これからのゲノム医療の進む道 第1節 「ゲノム医療元年」 第2節 第2世代の「ゲノム医療」としての多因子疾患とメタオミックス 《著者紹介》 田中 博（たなか ひろし） 1981年 東京大学大学院医学系研究科博士課程修了（医学博士） 1982年 東京大学医学部講師 1983年 東京大学工学系研究科より工学博士を修得 1987年 浜松医科大学助教授 1991年 東京医科歯科大学教授 2006-2010年 同大学生命情報科学教育部長･大学教育研究評議員 2015年 東京医科歯科大学名誉教授、東北大学東北メディカル･メガバンク機構 機構長特別補佐、バイオクリニカル情報学分野特任教授 2003-2007年 日本医療情報学会理事長 現在、日本オミックス医療学会理事長、「人工生命とロボット（AROB）」国際学会理事長、地域医療福祉情報連携協議会会長
【著者】田中 博(’17.6）
【判型・頁】四六判・248頁
【定価】2,000円+税
ISBN：978-4-8408-1401-0 C3047
