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MerckとMayo Clinic、AI×マルチモーダル臨床データで創薬・精密医療を支援するR&D提携　IBD／アトピー性皮膚炎／多発性硬化症が初期重点

ステラ・メディックス — Tue, 24 Feb 2026 20:13:49 +0000

STELLANEWS.LIFE（ステラニュース・ライフ）は、科学や技術、医薬品分野における最新の研究成果や発見を中立的な立場から紹介するメディアである。
今回の記事で伝える情報は次の通り。

要点

【要点①】Merck（米国外ではMSD）とMayo Clinicが、AIと高度解析、マルチモーダル臨床データを活用する研究開発提携を発表した。
【要点②】Mayo Clinic Platformのデータ環境と、MerckのAI／機械学習（ML）研究能力を組み合わせ、疾患理解、標的同定、早期開発判断の支援を狙う。
【要点③】当初の重点領域は炎症性腸疾患（IBD）、アトピー性皮膚炎、多発性硬化症とされる一方、成果指標や検証計画などの詳細は今後の情報が必要となる。

概要

　Merck（米国外ではMSD）とMayo Clinicは、人工知能（AI）と高度解析、マルチモーダル臨床データを活用し、創薬および開発を支援する研究開発契約を結んだと発表した。提携では、Mayo Clinic Platformのアーキテクチャと臨床・ゲノムデータセットを、MerckのAI／機械学習（machine learning：ML）研究能力と組み合わせ、疾患理解の深化、創薬標的の同定精度向上、早期開発における意思決定の改善につなげることを目指すとしている。

　Merckは、Mayo Clinic Platformが提供する安全な環境内で、検査値、医用画像、診療記録（臨床ノート）、分子データなどを含むマルチモーダルデータを用い、AIモデルの検証や研究知見の翻訳を進める計画と説明した。発表によれば、Mayo Clinic Platform_Orchestrateプログラムにより、MerckはMayo Clinicの臨床・科学的専門性、匿名化された臨床データやレジストリ、バイオリポジトリ、解析ツール群へのアクセスを得る。

　対象となるデータは匿名化されるとされ、研究用途でのモデル検証や仮説生成が中心になる見通しである。一方で、AIモデルの性能はデータの欠損、施設間差、バイアス、ラベリング品質に依存し得るため、創薬成功確率の改善につながるかは評価設計と再現性の担保が焦点となる。

詳細

発表元Merck（Merck & Co., Inc., Rahway, NJ, USA）／Mayo Clinic
発表日2026年2月18日
対象領域創薬・開発（AIと高度解析、マルチモーダル臨床データの活用）
研究の背景AI活用は仮説生成や解析の幅を広げ得る一方、データ品質と検証設計で成果が左右される
試験デザイン臨床試験ではなく研究開発（R&D）契約。Mayo Clinic Platformの安全な環境で解析とモデル検証を行う枠組み
一次エンドポイント発表段階では具体的な成果指標は明示されていない
主要結果データ基盤とAI／ML研究能力を統合し、疾患理解、標的同定、早期開発判断の支援を狙うと説明
安全性匿名化データを用いると説明（個別の医療安全性ではなくデータ取扱いの前提）
臨床的含意標的探索や患者層別化、開発判断の支援につながる可能性がある一方、外部検証や透明性の確保が鍵となる
制限事項現時点は提携枠組みの発表であり、成果指標、解析計画、検証結果の公開範囲は今後の情報が必要
次のステップ特定疾患でのユースケース提示と、外部データを含む検証設計、成果公開のあり方が焦点

AIによるインパクト評価

評価（参考）： ★★★☆☆

　大規模な臨床・ゲノムのマルチモーダルデータと製薬側のAI研究を結ぶ枠組みは、標的同定や初期開発の意思決定に影響し得る。一方で現時点は共同研究契約の発表であり、具体的な成果指標、検証計画、適用範囲の詳細は限定的である。

3言語要約 / Multilingual Summaries

English Summary

Note: This is an AI-assisted translation for reference.

Merck and Mayo Clinic announced an R&D collaboration to support AI-enabled drug discovery and development using multimodal clinical data and advanced analytics.
The collaboration combines the Mayo Clinic Platform data environment with Merck’s AI/machine-learning capabilities to support disease understanding, target identification, and early development decisions.
Initial focus areas include inflammatory bowel disease (IBD), atopic dermatitis, and multiple sclerosis, while detailed success metrics and validation plans remain to be clarified.

中文摘要

注：AI辅助生成。

默沙东与梅奥诊所宣布研发合作，利用AI、高级分析与多模态临床数据支持药物发现与开发。
合作将Mayo Clinic Platform的数据环境与默沙东的AI/机器学习能力结合，用于疾病理解、靶点识别与早期开发决策支持。
初期重点领域包括炎症性肠病、特应性皮炎与多发性硬化，但成果指标与验证计划仍需后续信息确认。

हिन्दी सारांश

AI द्वारा तैयार किया गया अनुवाद।

Merck और Mayo Clinic ने multimodal clinical data और advanced analytics का उपयोग करते हुए AI-enabled drug discovery व development को समर्थन देने के लिए R&D सहयोग की घोषणा की।
यह सहयोग Mayo Clinic Platform के data environment को Merck की AI/machine-learning क्षमताओं के साथ जोड़कर disease understanding, target identification और early development decisions में सहायता का लक्ष्य रखता है।
शुरुआती फोकस क्षेत्र IBD, atopic dermatitis और multiple sclerosis हैं, जबकि success metrics और validation plan के विवरण आगे स्पष्ट होने की आवश्यकता है।

参考文献

Merck and Mayo Clinic Announce New Research and Development Collaboration to Support AI-Enabled Drug Discovery and Precision Medicine
https://www.merck.com/news/merck-and-mayo-clinic-announce-new-research-and-development-collaboration-to-support-ai-enabled-drug-discovery-and-precision-medicine/

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Roche、AI腎リスクKidney Klinrisk AlgorithmCEマーク

ステラ・メディックス — Sat, 11 Oct 2025 13:28:32 +0000

STELLANEWS.LIFE（ステラニュース・ライフ）は、AIと医療の融合が進むヘルスケア・テクノロジーの最新動向を追っています。今回は、ロシュ（Roche）が発表したAIによる慢性腎臓病（CKD）進行リスク評価アルゴリズム「Kidney Klinrisk Algorithm」のCEマーク取得と、新しいCKDアルゴリズムパネルの欧州導入について紹介します。

【要点①】ロシュとKlinRisk社が共同開発したAI腎機能リスク予測アルゴリズムが欧州でCEマークを取得

【要点②】CKDアルゴリズムパネルとしてnavifyプラットフォーム上で提供開始

【要点③】糖尿病・高血圧患者を含む早期ステージでの腎機能低下リスクをAIで可視化

2025年10月6日、ロシュ（Roche）は、米国のAI医療企業KlinRisk社と共同開発したAIベースの腎機能低下リスク評価ツール「Kidney Klinrisk Algorithm」がCEマーク認証を取得したと発表しました。これは、腎機能の進行的低下を予測するための世界初のAIリスク層別化ツールです。

本アルゴリズムは、ロシュのnavify Algorithm Suite上で展開される新しい慢性腎臓病（CKD）アルゴリズムパネルの一部として提供され、疾患初期から末期までの包括的なケア支援を目的としています。このパネルには、既存のKidney KFRE Algorithm（後期CKD管理向け）も統合されています。

ロシュ・ダイアグノスティックスCEO マット・ソース氏は次のように述べています。

「AIを活用したKidney Klinrisk Algorithmの導入は、この“静かな進行性疾患”と闘う上で大きな進歩です。医師はこれにより、糖尿病や高血圧を持つ患者を含め、腎機能低下のリスクを早期段階で把握し、適切な介入を行うことが可能になります。」

このアルゴリズムは、血液・尿検査データなどの複数の臨床入力情報を組み合わせ、機械学習（ML）を用いて腎機能の進行リスクを数値化します。推奨事項は国際的な臨床ガイドラインと整合しており、医師は病院システム上で統合的にアルゴリズム結果を確認できます。

CKD管理におけるAIの新しい役割

CKDは世界で7億人以上が罹患しているとされ、糖尿病や高血圧、肥満の増加により発症率が上昇しています。早期段階では症状が乏しく、診断が遅れるケースが多いことが課題です。ロシュはAIを活用し、早期リスク層別化とガイドライン準拠の治療選択を支援することで、疾患進行の抑制と医療費負担の軽減を目指しています。

アルゴリズムの技術的特徴

名称→ Kidney Klinrisk Algorithm
開発→ Roche × KlinRisk Inc.
技術→ 機械学習（ML）によるリスク予測モデル
対象→ CKDステージG1〜G4の成人、または糖尿病・高血圧を有する腎リスク患者
プラットフォーム→ navify Algorithm Suite（クラウド統合型）
認証→ CEマーク（IVDR適合、NB 0123）
提供地域→ 欧州・英国（将来的に米国、中東、アジアへ展開予定）

本アルゴリズムは、カナダ・マニトバ大学の腎臓病専門医ナヴディープ・タンギリ博士が率いるチームが開発を主導しており、既存の腎疾患リスクモデルにAIを融合させた精密診断技術として注目されています。

AIによる医療・社会インパクト評価（参考）

★★★★★

ロシュのKidney Klinrisk Algorithmは、AIによる腎疾患リスク管理の実用化を象徴するプロジェクトです。従来の腎機能評価が「進行後の診断」に偏っていたのに対し、本アルゴリズムは「未発症段階での予測的介入」を可能にします。糖尿病・高血圧などの慢性疾患群を横断的に支援する点で、デジタルヘルスの臨床価値を大きく引き上げると評価できます。

参考文献

Roche. “Roche receives CE Mark for AI-based Kidney Klinrisk Algorithm and launches new comprehensive chronic kidney disease (CKD) algorithm panel.”
https://www.roche.com/media/releases/med-cor-2025-10-06

GBD Chronic Kidney Disease Collaboration, Lancet (2020); Francis et al., Nat Rev Nephrol (2024); Tangri et al., Kidney Int Rep (2025).

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Eli Lilly、AI創薬「TuneLab」公開、10億ドル超研究資産バイオ企業に

ステラ・メディックス — Sun, 14 Sep 2025 16:49:57 +0000

STELLANEWS.LIFE（ステラニュース・ライフ）は、世界の科学研究や技術、産業の最前線で得られる知見を広く伝えることを目的としたメディアである。最新の研究開発や企業の発表を通じて、社会における新たな動向や影響を読み解く。本記事で取り上げるのは、Eli Lillyが立ち上げた人工知能（AI）活用型創薬プラットフォーム「Lilly TuneLab」である。

LillyがAI創薬支援プラットフォーム「TuneLab」を公開、バイオテク企業に開放

10億ドル以上の研究投資から得られたデータをAIモデルに活用

Lilly Catalyze360の一環として初期段階の創薬支援を強化

Eli Lillyは2025年9月9日、バイオテクノロジー企業向けに人工知能と機械学習（AI/ML）を活用した創薬支援プラットフォーム「Lilly TuneLab」を発表した。TuneLabはLillyが数十年にわたり蓄積した創薬研究データを基に構築されており、その価値は10億ドルを超える研究投資によって得られたとされる。

TuneLabでは、薬物動態、安全性、前臨床試験の大規模データがAIモデルに反映されており、選定されたバイオテク企業はアクセス可能となる。参加企業は独自のデータを提供することで、モデルの継続的な改善にも貢献する仕組みである。プラットフォームは第三者によるホスティングとフェデレーテッドラーニングを活用し、データの機密性を保持しながら相互利用を可能にしている。

さらに、TuneLabはLillyのCatalyze360プログラムに組み込まれており、ベンチャー投資、研究施設の提供、創薬開発の専門知識といった支援とあわせて、早期段階のバイオテク企業を支援するエコシステムの一部を形成する。

Lillyは今後、in vivo小分子予測モデルなど追加機能の提供も計画しており、TuneLabを段階的に拡張していく意向を示している。

発表元→Eli Lilly and Company
発表日→2025年9月9日
プラットフォーム名→Lilly TuneLab
特徴→AI/MLモデルによる創薬支援、10億ドル規模の研究投資データを活用
対象→バイオテク企業（選定されたパートナー）
位置付け→Lilly Catalyze360プログラムの一環
今後の展開→機能拡張としてin vivo予測モデルの追加を予定

AIによる情報のインパクト評価（あくまで参考として受け取ってください）

★★★★☆（★4つで2番目の評価）

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Biosense Webster、機械学習機能搭載CARTO 3システム新型発表

ステラ・メディックス — Mon, 17 Jun 2024 17:12:41 +0000

STELLANEWS.LIFE（ステラニュース・ライフ）は、科学や技術、医薬品分野における最新の研究成果や発見を紹介することに特化したメディアである。持続可能な方法で最新の話題を読者に届けるため、最新の研究成果から特に注目すべき情報を選りすぐり、提供している。今回は、Biosense Websterが発表したCARTO 3システムの新バージョンについて取り上げる。

Biosense WebsterがCARTO 3システムバージョン8を発表

新バージョンには機械学習機能が追加され、効率性、再現性、精度が向上

心房細動（AFib）などの不整脈治療におけるカテーテルアブレーション手技のサポート

Biosense Websterは、CARTO 3システムの最新バージョン8のリリースを発表した。このシステムは、心臓の電気解剖マッピングを行うための3Dマッピングシステムであり、AFibや他の不整脈の治療に使用される。新しいソフトウェアには、効率性、再現性、および精度を向上させるための新しいモジュールが含まれている。

発表元→Biosense Webster、Johnson & Johnson MedTech
発表日→2024年5月8日
新機能→機械学習機能を備えたCARTOSOUND FAMモジュールとCARTO ELEVATEモジュールを含む
重要なポイント→左心房の解剖マップの自動生成、複雑な信号の識別、アブレーション前後の不整脈負担の追跡などの機能が追加

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がん研究の新境地を切り拓く、methPLIERによるDNAメチル化データの機械学習解析

ステラ・メディックス — Tue, 05 Mar 2024 16:15:00 +0000

STELLANEWS.LIFEは、毎日更新される研究成果から注目に値する情報を集め、紹介する。このウェブサイトを運営するステラ・メディックスは、コンテンツ制作の経験と専門知識を生かし、日常的にチェックした情報の中から特に興味深いものを選び出し、掲載している。医療分野の専門編集者と最先端のAI技術の力を融合させ、持続可能な方法で話題を届ける手法を追究している。

STELLANEWS.LIFEが目指しているのは、読者に新しい知識を提供し、その知識を日々の生活に役立てていただくこと。

今回の記事で伝える情報は次の通り。

機械学習を活用したDNAメチル化データ解析手法の開発

人類の健康と病に関する理解を深めるため、医療分野ではAIの活用がますます進んでいる。この波は、特にエピジェネティクスという、DNAの配列だけでなく、それを取り巻く追加情報に注目する分野でも拡大。エピジェネティクスの情報は、生命の設計図に加えられた細やかなメモのようなもので、これがどのように健康や病気に影響を及ぼすかの解明は、膨大な情報量の分析を必要とする。
ここで、国立がん研究センターおよび国立研究開発法人理化学研究所が開発した「methPLIER」という技術が、この分野の研究に新たな可能性をもたらす。2024年3月5日に公表されたこの技術は、非負値行列因子分解（NMF）を活用して、異なるDNAメチル化データセット間での分析を容易にし、がんのエピジェネティックな機序の解明や新たな創薬標的の探索に貢献することが期待されている。

研究の主題→機械学習技術を活用した網羅的DNAメチル化データの新規解析手法の開発
技術名称→methPLIER（メスプライヤー）
開発機関→国立がん研究センターおよび国立研究開発法人理化学研究所
公表日→2024年3月5日
技術の特徴→非負値行列因子分解（NMF）を活用し、異なるDNAメチル化データセット間での横断的な統合分析を容易にする
期待される貢献→がんのエピジェネティックな機序解明や創薬標的の探索に貢献
研究の背景→DNAメチル化は細胞の発生や分化に重要な役割を果たし、がんを含む多くの疾患における遺伝子の発現異常に関与
研究の意義→異なるデータセットや研究機関間の研究が容易になり、希少疾患の研究や異なる研究が進むことが期待される
公表媒体→国際学術雑誌「Experimental & Molecular Medicine」
今後の展望→methPLIERを用いたデータセット横断的な解析がさらに促進され、がん研究の新たな地平が開かれることが期待される

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MerckとMayo Clinic、AI×マルチモーダル臨床データで創薬・精密医療を支援するR&D提携 IBD／アトピー性皮膚炎／多発性硬化症が初期重点

概要

AIによるインパクト評価

3言語要約 / Multilingual Summaries

English Summary

中文摘要

हिन्दी सारांश

Roche、AI腎リスクKidney Klinrisk AlgorithmCEマーク

CKD管理におけるAIの新しい役割

アルゴリズムの技術的特徴

AIによる医療・社会インパクト評価（参考）

参考文献

Eli Lilly、AI創薬「TuneLab」公開、10億ドル超研究資産バイオ企業に

Biosense Webster、機械学習機能搭載CARTO 3システム新型発表

がん研究の新境地を切り拓く、methPLIERによるDNAメチル化データの機械学習解析

機械学習を活用したDNAメチル化データ解析手法の開発

MerckとMayo Clinic、AI×マルチモーダル臨床データで創薬・精密医療を支援するR&D提携　IBD／アトピー性皮膚炎／多発性硬化症が初期重点