富士通と東京医科歯科大学は、富士通が開発した現場のデータから新たな発見の手掛かりを提示する技術「発見する人工知能（ＡＩ）」をスーパーコンピューター「富岳」上に実装し、従来は実行困難だった２万変数のデータを１日以内で超高速に計算でき、１０００兆通りの可能性から未知の因果を発見する技術を開発した。

両者は抗がん剤の薬剤耐性を分析するために、がんの細胞株から得られた遺伝子発現量データにこの技術を適用した。その結果、これまでの研究成果では知られていない「肺がん治療薬の耐性の原因を示唆する遺伝子」の新たな因果メカニズムを抽出することに成功した。患者一人ひとりに対応した効果的な抗がん剤創薬の実現への活用が期待される。

今後、時間軸や位置データなどの多くのデータを組み合わせた総合的な分析を行うなど研究を加速する。医療や創薬分野だけでなく、複雑に交錯する因子を発見して意思決定を行うマーケティングやシステム運用、生産現場など、活用分野を広げる方針。

発見するＡＩは判断根拠の説明や知識発見が可能なＡＩ技術「ワイド・ラーニング」を用いて、特徴的な因果関係を持つ条件を網羅的に抽出できる。だが、ヒトの全２万個の遺伝子を対象とした網羅的な探索には通常の計算機で４０００年以上かかる試算となり、処理の高速化が課題だ。

がんの分子標的薬は投与を続けると、薬剤に対して耐性を獲得したがん細胞が増殖して再発することがある。複数のドライバー変異（がんの発生や悪化の直接的な原因となる遺伝子変異）を獲得した細胞群が変幻自在に異常な振る舞いをするメカニズム解明には精緻なデータと解析技術が必要となる。

薬剤開発などの臨床治験では、患者ごとに薬剤効果が異なり、複数の遺伝子の発現量を組み合わせたパターン数は１０００兆通り超と膨大となり、高い探索技術への期待が高まっている。