プロジェクト概要

AI-SHIPS (AI-based Substance Hazard Integrated Prediction System)プロジェクトとは

プロジェクト正式名称:省エネ型電子デバイス材料の評価技術の開発事業 (機能性材料の社会実装を支える高速・高効率な安全性評価技術の開発・毒性関連ビッグデータを用いた人工知能による次世代型安全性予測手法の開発)

化学物質の毒性評価は、従来、反復投与試験など動物実験により行われてきました。 ただ、動物実験は高額の費用や時間がかかり、一方で動物愛護の観点から、動物実験規制の動きも世界で強まっており、欧米を中心に、細胞を用いたインビトロ試験、化学物質の構造から毒性を予測するQSAR(定量的構造活性相関)など、動物実験代替手法の開発が進んでいます。

本プロジェクトは、経済産業省による平成29年度に始まった5年のプロジェクトで、我が国の「化学物質の審査及び製造等の規制に関する法律(化審法)」に基づき40年間にわたり蓄積された質の高い動物実験データを用い、最新の人工知能技術や毒性学分野の知見、研究結果を活用することにより、既存のQSARやその他の予測手法では適用できない、毒性発現メカニズムに基づく高精度なin silico有害性予測手法を開発することを目指しています。 この有害性予測手法の開発によって、化学物質の研究開発費の20%を占めるとされる安全性評価に係るコストを大幅に削減し、毒性試験に要する期間を短縮し、開発期間の大幅な短縮につながることが期待されます。

プロジェクト概要

(出典:経済産業省)

AI-SHIPSプロジェクト概要

プロジェクト正式名称 省エネ型電子デバイス材料の評価技術の開発事業(機能性材料の社会実装を支える高速・高効率な安全性評価技術の開発・毒性関連ビッグデータを用いた人工知能による次世代型安全性予測手法の開発)
目的 化審法を中心とした既存の動物実験データを人工知能技術に活用し、毒性発現メカニズムに基づく有害性予測手法の開発を行う。
プロジェクト期間 2017~2021年度(5年間)
プロジェクトリーダー 東京大学 教授 船津 公人
参画機関 東京大学
昭和薬科大学
静岡県立大学
明治薬科大学
産業技術総合研究所
化学物質評価研究機構
システム計画研究所
みずほ情報総研

組織図

経済産業省の委託において、プロジェクト管理機関である東京大学を中心に、計8機関が参画したプロジェクトとなっています。

組織図

イベント日程

AI-SHIPS 国際シンポジウム
~ In Silicoによる毒性予測手法開発の最前線 ~

日程:2018年11月9日(金)10:00~18:00
場所:大手町サンスカイルーム E室