FRONTEO與第一三共開發預測模型，自動擷取毒性試驗報告中的毒理學解釋

株式會社FRONTEO（總部：東京都港區、代表取締役社長：守本正宏，以下簡稱「FRONTEO」）與第一三共株式會社（以下簡稱「第一三共」）透過共同研究，運用自研的方程式驅動型AI「KIBIT（キビット）」*1，成功建構出能從「SEND*2資料」與「毒性試驗報告」中自動擷取「與毒理學解釋相關敘述」的預測模型，並確認其有效性。

此項成果已於2026年7月1日至3日舉辦的「第53屆日本毒性學會學術年會」中，由雙方研究團隊以「運用自然語言處理分析毒性試驗報告文本的潛力」為題，發表研究成果。

毒性資訊分析計畫概要

本計畫為FRONTEO與第一三共自2024年11月起推動的專案之一，旨在應用FRONTEO的AI新藥開發支援服務「Drug Discovery AI Factory（DDAIF）」*3技術，進行毒性試驗資料庫與毒性試驗報告的分析與活用*4,5。

為將過去毒性試驗所獲知見應用於未來的研發與安全性評估，雙方致力於開發毒性試驗資料的收集與管理系統，並持續進行模型建構與技術驗證。去年第52屆年會中，已發表將SEND資料與毒性試驗報告文字儲存於資料庫，並可在同一平台上參照的基礎系統。

本次則進一步驗證下一階段技術的可行性，即運用AI連結資料庫中累積的「數值資料」與報告中記載的「毒理學解釋」。結果顯示，不僅在申請用試驗的英文報告中，即使在記載形式多樣的探索性毒性試驗日文報告中，亦能以近乎同等的精度擷取相關敘述，展現出不受語言與文件格式限制的廣泛適用性。

預測模型的建構與驗證結果

在藥品研發過程中，為確認候選化合物的安全性，需進行毒性試驗。試驗所得的血液檢查值等數值資料，以及病理所見等文字資料，皆以SEND格式儲存於資料庫中；而「此項發現與給藥相關」、「此變化無毒理學意義」等專家的毒理學解釋，則另以文字形式記載於試驗報告中。

為有效推動累積資料的二次利用，自動連結「數值資料」、「文字資料」與「專家解釋」至關重要。然而，由於報告的記載格式多元，兩者之間的對應向來不易。

本研究中，FRONTEO運用「KIBIT」，以第一三共所擁有的毒性試驗資料庫與毒性試驗報告為對象，建構出「為將SEND資料與報告中的毒理學解釋自動對應，而從報告中擷取相關敘述」的預測模型。

結果顯示，無論是結構定型且描述詳盡的「申請用試驗英文報告」，或是結構多樣且描述簡潔的「探索性毒性試驗日文報告」，皆成功建構出良好的預測模型，並確認能以相對高精度擷取相關敘述。

未來展望

製藥企業多年來累積了龐大的毒性試驗資料，但多數仍以個別試驗報告形式保存，組織間的知見再利用尚未充分實現。透過本研究建構的預測模型，將過去的毒性資料與專家解釋系統化整理與檢索，預期可應用於新化合物的安全性預測、毒性試驗設計優化等新藥開發的多個階段。

目前，第一三共正積極建置毒性試驗資料庫及報告活用平台，以利將過去的毒性試驗資料應用於未來的研發與安全性評估。雙方將在此平台基礎上，研議開發系統，以有效活用累積的知見，實現本研究成果的應用。

FRONTEO將持續透過與研究人員的協作及提供DDAIF服務，致力於高效開發安全藥品，並提升醫療品質與患者的生活品質（QOL）。

*1 方程式驅動型AI「KIBIT」：FRONTEO自主開發的人工智慧。透過方程式實現非連續性發現、掌握因果關係，並具備高再現性。其輕量化的學習程序，可在CPU等級實現高速且高精度的分析。

*2 SEND：非臨床試驗資料交換標準（Standard for Exchange of Nonclinical Data）。由臨床資料交換標準協會（CDISC）制定，為促進藥品與醫療器材開發中資料標準化的國際性非營利組織，所規範的非臨床試驗資料標準格式。

*3 DDAIF：由精通AI與新藥開發的FRONTEO新藥開發專家，運用KIBIT的自然語言處理技術與獨家分析手法，提供標的分子與適應症探索及其假說支援的AI新藥開發支援服務。

*4 2024年11月12日新聞稿：第一三共與FRONTEO簽訂運用Drug Discovery AI Factory進行毒性資訊最佳化與分析業務的合約，https://www.fronteo.com/pr/20241112

*5 2025年8月18日新聞稿：FRONTEO與第一三共簽訂運用Drug Discovery AI Factory進行毒性資訊分析的第二階段合約，https://www.fronteo.com/news/pr/20250818

關於FRONTEO Drug Discovery AI Factory（DDAIF）

【參考：與製藥企業及學術機構的合作案例】

網址：https://www.fronteo.com/news/ddaif-list

「FRONTEO Drug Discovery AI Factory（DDAIF）」為整合專注於自然語言處理的方程式驅動型AI「KIBIT（キビット）」（已於日本、歐洲、美國、韓國取得專利*）與FRONTEO新藥開發研究人員及AI工程師專業知識的AI新藥開發支援服務。透過分析疾病相關基因網路、建構標的分子候選假說等方式，強力支援藥品開發中研究人員的決策。本服務已獲多家大型製藥企業導入並累積實績。 *Drug Discovery AI Factory所使用技術，已由FRONTEO在日本、歐洲、美國、韓國共取得21項專利權。

網址：https://lifescience.fronteo.com/products/drug-discovery-ai-factory/

關於株式會社FRONTEO 網址：https://www.fronteo.com/

FRONTEO透過提供自主開發的方程式驅動型AI「KIBIT（キビット）」，支援各領域專家每日面對社會課題的判斷，推動創新