筋萎縮性側索硬化症（ALS）およびパーキンソン病（PD）に対して先進的な創薬標的の創出を目指すためには、診療情報を活用してその多様な臨床症状を基に患者層別化を行い、これによって得られる患者サブグループの生体分子レベルでの特徴を「加齢に伴う変化」という観点で理解することが創薬標的探索において求められている。そのため、本研究は診療情報と加齢を反映したマルチオミックスデータを用いてデータ駆動的患者層別化と創薬標的探索を行うことを目的とする。大規模言語モデルを活用して、独自技術である患者層別化AIの解釈付け自動化システムの構築を実施するとともに、対象疾患のデータ駆動的患者層別化と創薬標的探索を行う。得られた結果を実験で検証することにより、その作用機序を解明する。本研究を推進することにより、多様な臨床症状を呈する神経変性疾患の発症・進行における分子基盤を理解することにつながり、個別化医療の実践による臨床症状に合わせた医療や創薬に貢献できる。