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　薬剤性肝障害（DILI）は医薬品の市場撤退及び開発中止の原因となる重要な要因の一つです。また、DILIの発生メカニズムは多岐にわたるため、一つの実験系で発生予測を行うことが困難とされています。従っていくつかの実験を行い、総合的に判断することが精度の良いリスク評価につながることが報告されており、今日までに様々な取り組みがされています。

　そこでin vitro実験データを中心としたDILI予測システムを構築することと致しました。およそ100個の臨床安全性既知の化合物に対して、薬剤性胆汁うっ滞、ミトコンドリア毒性、及び反応性代謝物検出試験等の実験データを取得しました。現在これらアッセイデータを用いて機械学習を利用したDILI予測モデルの構築を進めており、その開発状況について発表いたします。