創薬のための画像に基づくプロファイル解析：機械学習によるアップグレードへの期待

画像に基づくプロファイル解析は、生物学的画像に存在する内容豊富な情報を多次元プロファイル（抽出された画像に基づく特徴の集合）に変換する成熟途上の戦略である。こうしたプロファイルを調べると、関連性のあるパターンを発見でき、創薬過程の数多くの段階で有用となる予想外の生物活性を明らかにできる。そのような応用例には、疾患関連のスクリーニング可能な表現型の同定、疾患機構の解明だけでなく、薬物の活性、毒性または作用機構の予測も含まれる。それらの応用例のいくつかは、最近、妥当性が確認され、学界と製薬業界では製造モードに移行した。応用例の中には、実用化が期待外れの結果に終わったものもあるが、機械学習戦略が改善されて、画像に基づく情報をより効果的に活用できるようになり、現在新たな関心を集めている。画像に含まれる生物学的情報の捕捉を向上させるディープラーニング（深層学習）法や単一細胞法のような新しい計算技術は、未解決の課題が残っているものの、創薬を加速させることが期待できる。