データベース設計技術

富士フイルムグループは、これまでの「診断」分野から、「予防」および医薬品を含めた「治療」分野にも領域を広げ、「予防～診断～治療」の全分野をカバーする総合ヘルスケアグループを目指している。医薬品の研究プロセスは、候補化合物の選定、化合物の合成、物性分析、薬効のスクリーニングおよびアッセイ（分析・評価）の順に進展する。これらの創薬研究で有用性を有する化合物を見出すと前臨床試験に進む（図1）。技術の進歩や生物システムの解明が進んでいるにもかかわらず、創薬は長期間を要する上に新薬発見の成功率が低い分野である。

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富士フイルムでは化合物データベースから候補化合物を選定するプロセスや試験管・細胞・動物実験によるスクリーニングのプロセスにITや画像・ソフトウエア技術を用いて医薬品研究プロセスの効率化に取り組んでいます。

Keyの1つはデータベース設計技術：検索性・柔軟性

創薬研究の化合物データやアッセイデータおよび前臨床試験の実験データは研究開始から数十年間にわたって使用されるため、そのデータ量は膨大になる。また、候補化合物のアッセイ項目や実験項目は医薬品研究の進化にともない変更される可能性がある。
このため、膨大なデータから欲しいデータを瞬時に探し出す検索性と仕様変更に耐える柔軟性を備えた高度なデータベース設計技術（図2）の研究開発を進めている。まず、業務分析を十分に行い、本質的な個体(Entity)を抽出する。さらに個体間の二項関係を見出して新たな個体を定義する。個体にとって本質的な性質を関連づけることで優れた検索性と柔軟性を発揮する基盤となる完全に正規化された論理モデルを作る。その後、インデックス戦略の検討、テーブル結合の最適化といったチューニングを行い圧倒的な性能を発揮するデータベースシステムに仕上げる。

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技術の複合化での新しい価値の創造：自然言語処理・データマイニング

さらに、蓄積されたデータの中から新たな知識を簡単に取り出したいというニーズに対応するため、操作性・自由度を拡げる自然言語処理や、相関関係やパターンから有益な情報を抽出するデータマイニング技術についても研究を進めている。これらを組み込んだ知的情報処理のベースエンジンを構築・提供することで医薬品研究を支えていきたい。

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