測定で終わらない
オミクス解析サービスへ
B3オミクス解析支援サービス
日立独自の説明可能なAI「B3」を使い、
お客さまのデータ解析をまるごと支援します
測定で終わらない
オミクス解析サービスへ
日立独自の説明可能なAI「B3」を使い、
お客さまのデータ解析をまるごと支援します
検査会社・受託解析会社、製薬・研究機関の解析担当の皆さまとともに、
測定後の高次解析*を日立が支援します。
*抽出した特徴量から生物学的な知見を導くための解析。(Pathway解析、GSEA、クラスタリング解析、タンパク質発現比較、ネットワーク解析、バイオマーカー探索など)
説明可能なAI「B3」が、
データ解析をまるごと代行します
一次・二次解析で終わりがちなオミクスデータを、予測・層別化・メカニズム解釈・バイオマーカー探索につながる解析結果へ変換。
一次・二次解析後のデータを基に、解析要件の整理からB3による高次解析・結果の可視化まで必要な範囲をまるごとお任せいただけます。
既存のR/Python環境やワークフローを置き換える必要はありません。
解析結果がこう変わります
B3オミクス解析支援サービス
*RNA-seq：RNA sequencing
既存の解析手法との違い
| 既存の手法など | B3オミクス解析支援サービス | |
|---|---|---|
| 少サンプル・高次元データ | 前処理・解析設計・結果解釈を自社で実施 | 精度と汎化性能を両立した解析が可能 |
| 結果の解釈 | 重要パスウェイ・因子が多数出てノイズが多い | なぜその因子が重要かを説明できる形で提示 |
| 新たな因子の発見 | 既知の因子単体での解析が中心 | 複数変数の演算子組み合わせで新規指標を探索 |
| 作業負荷 | 前処理・解析設計・結果解釈を自社で実施 | 要件整理から納品まで委託可能 |
【対応データ種別】
オミクスデータ(RNA-seq, プロテオーム, メタボロームなど)、SNP、臨床情報、リアルワールドデータ(電子カルテデータ、レセプトデータなど)
*SNP：Single Nucleotide Polymorphism
【提供アウトプット】
予測性能・重要因子リスト・バイオマーカー候補・患者層別化結果・パスウェイ分析結果・解析仕様書・解析報告書などのレポート
創薬研究・臨床研究のフェーズや解析テーマに合わせて、4つのアプローチで対応します。
自社の課題がどのテーマに近いか、まずはお気軽にご相談ください。
予測
治療効果・副作用・予後・重症化・再入院リスクなど、オミクスデータと臨床情報を統合した予測モデルの構築と重要因子の探索を支援します。
こんな課題に
【主なアウトプット】
予測モデル・重要因子・閾値
■ 活用事例
免疫チェックポイント阻害剤の治療効果を予測するバイオマーカーの探索
層別化・サブタイプ同定
アウトカムに基づき、患者群やがんサブタイプを意味のある形で分類します。臨床現場・研究者に説明できる根拠とともに提示します。
こんな課題に
【主なアウトプット】
サブグループ定義・可視化
■ 活用事例
多発性骨髄腫患者の治療期間を短縮する要因の探索
メカニズム解釈
MoAの理解や耐性メカニズムの仮説立案を支援します。GSEA/GSVAでは埋もれがちな重要因子を、ノイズの少ない形で絞り込みます。
こんな課題に
【主なアウトプット】
クラスタリング結果・エンリッチメント結果
■ 活用事例
乳がんのサブタイプ分類に寄与する遺伝子機能の探索
*MoA：Mechanism of Action
バイオマーカー探索
重症化・診断・層別化・治療効果予測に使えるバイオマーカー候補を探索します。複数変数の組み合わせによる新規指標(BMIのような演算子組み合わせ因子)の発見も可能です。
こんな課題に
【主なアウトプット】
バイオマーカー候補・因子ペア関係図
■ 活用事例
糖尿病性腎症を高性能に予測するバイオマーカーの探索
*BMI：Body Mass Index
B3(Black Box Breaker)は、日立が独自開発した説明可能なAI技術。
医療・創薬データが抱える「サンプル数が少ない」「次元数が多い」という
二重の難しさに対応するために設計されており、
国立がん研究センター・東京大学・九州大学などとの共同研究で実績を積み重ねています。
結果が説明できる
「なぜその因子が重要か」を根拠とともに提示。臨床・研究者への説明に使える結果を出力します。
少サンプルでも高精度
症例数が数十～数百、変数が数千～数万という医療データの条件でも、過学習を抑えた高精度な解析が可能です。
非線形な関係も予測
「ある閾値を超えると急に効果が変わる」ような複雑な関係性も、Deep Learningベースの技術でとらえます。
過学習を抑え汎化性能が高い
小さな変動に左右されず全体の傾向をつかむことで、未知のデータに対しても安定した予測性能を発揮します。
新たな因子を自動で探索
BMI=体重÷身長2のような新たな因子(変数と演算子の組み合わせ)をAIが自動で探索します。
通常のAIとB3、何が違うのか
通常のデータ分析
データは集めたものの、
考慮すべきパラメーターが多すぎて解釈が困難
B3を用いたデータ分析
B3モデルによりデータの解釈性が高まる
通常のAI(Black Box)
B3(XAI)
*eGFR：estimated Glomerular Filtration Rate *XAI：Explainable AI
Metabolomics活用例/ バイオマーカー探索
糖尿病性腎症
糖尿病性腎症
糖尿病性神経障害
糖尿病性腎症
糖尿病性網膜症
解析テーマの整理から日立のデータサイエンティストがご支援します。
お客さまに必要なのは、解析したいテーマと手持ちのデータをご共有いただくことだけです。
新規顧客獲得
高次解析まで対応できることで、競合サービスとの差別化が生まれます。
受託単価の向上
既存顧客の解析依頼に高次解析を付加することで、1件あたりの受託単価向上が期待できます。
解析ナレッジの蓄積
日立との連携を通じて、AI解析の知見を自社に蓄積し、将来的な自社展開へのきっかけにもなります。
日立が支援することで、サービスの提供価値がこう変わります
Q1サンプル数が少なくても使えますか？
A数十例からご相談いただけます。まずはデータアセスメントにてデータの種別・品質・サンプル数を確認したうえで適用可否をお伝えします。
Q2B3 Analytics(サブスクリプション型)との違いは何ですか？
AB3 Analyticsはお客さま自身がクラウド上でB3を操作するサービスです。本サービス(B3オミクス解析支援サービス)は、日立のデータサイエンティストが解析をまるごと代行します。社内リソースが限られている場合や、高度な解析テーマを外部に委託したい場合にご活用ください。
Q3データのセキュリティはどう確保されますか？
Aデータの受け渡しにあたっては秘密保持契約(NDA)/業務委託契約を締結のうえ対応いたします。詳細な要件についてはお問い合わせください。
Q4PoC(お試し解析)は可能ですか？
Aはい、B3でどのような解析結果がアウトプットされるか、貴社がお持ちのサンプルデータを用いてご確認いただくことが可能です。*PoC：Proof of Concept
Q5費用の目安を教えてください。
A解析テーマ・データ規模・支援レベルによって異なりますのでまずはお気軽にご相談ください。
Q6解析結果の妥当性や再現性は担保されますか？
A解析目的やデータ条件に応じて、評価指標・検証方法を設計し、結果の妥当性を確認します。B3は過学習を抑えたモデル構築を重視しており、解析結果は根拠とあわせてレポートで提示します。
Q7社内稟議用の資料はもらえますか？
A稟議に必要な情報についてはご相談ください。
まずはお気軽に
ご相談ください。
「自社データに使えるか」「どんな解析テーマに対応できるか」など、具体的な内容が決まっていなくても構いません。
*このページに掲載されている会社名、製品名はそれぞれの会社の商標または登録商標です。
