がんは、患者へ分子標的薬の投与を続けると、その薬剤への耐性を獲得したがん細胞が増殖し、再発することがある。複数のドライバー（疾患原因となる遺伝子）変異を得た細胞群が変幻自在に異常な振る舞いをする、がん耐性獲得のメカニズム解明には、精緻なデータと解析技術が不可欠である。
薬剤開発や既存薬の再配置（認可薬を別の疾患治療に適用）の臨床治験では、効果が期待される患者のおおまかな同定が重要。だが、個人や臓器における遺伝子やその発現量などにより薬剤効果が異なり、複数の遺伝子の発現量を組み合わせたパターン数は膨大であるため、高効率な探索技術への期待が高まっているという。
富士通と東京医科歯科大学は、現場のデータから新たな発見の手掛かりを提示する「発見するAI」を、スパコン「富岳」に実装し、従来困難だった2万変数のデータを一日以内で超高速計算する、1,000兆通りの可能性から未知の因果を発見できる技術を開発した。同技術を、がん医療と創薬の現場課題である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（DNAから複写されたRNA量）データに適用した――
結果、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。これにより、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に向けて同技術の活用が期待できる。この度の研究は、文科省スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラムの課題「大規模データ解析と人工知能技術によるがんの起源と多様性の解明」の一環として実施されたものだという。
両者は今後、遺伝子の発現量や変異のデータに加え、時間軸や位置データを組み合わせた多層的、総合的な分析を実施し、薬効メカニズムやがんの起源の解明などの重要課題における発見の手掛かりを提示する研究を加速するとともに、創薬、医学分野における実験研究の現場と連携していく。