精密予測医療の実現を支える科学的基盤と、
その研究成果をご紹介します。
エピゲノム老化測定と
長寿医療の課題。
エピゲノムとは、DNAに全3,000万箇所
ある化学修飾のことで、
特定の細胞を正しくつくるために
遺伝子の働き方を
指示する情報を保有しています。
その大きな特徴は、
「過去・現在・未来を予測可能」
であること、
そして
「可逆的(介入で修復可能)」
であることの2点です。
私たちはこの特徴を活かし、
分析に基づく長寿介入のサポートや、
介入後の効果測定を行なう
サービスの開発・提供を進めていきます。
1
過去・現在・
未来を予測可能
- 過去の生活習慣や環境曝露
- 現在の老化進行度合い
- 未来の疾病発症リスク
2
可逆的
(介入で修復可能)
エピゲノム生成AI
基盤モデル
「LEM」を開発。
(Large Epigenome Model)
私たちは世界最大規模のエピゲノムデータと
臨床・分子データを紐付けた大規模AI基盤モデルを構築していきます。
日本人のエピゲノムデータ(1.32兆データポイント)を含む多様なデータの統合により、既存モデルと比較して、予見可能な疾病イベントの検知数を約700%増加させます。
臨床・分子データを紐付けた大規模AI基盤モデルを構築していきます。
日本人のエピゲノムデータ(1.32兆データポイント)を含む多様なデータの統合により、既存モデルと比較して、予見可能な疾病イベントの検知数を約700%増加させます。
LEM
LEMに基づく
プロダクトを展開。
この圧倒的なデータの量と深さをもつ
独自のプラットフォームをもとに、
目的に応じた専門データを
組み合わせることでさまざまな
プロダクトを
研究・開発していきます。