漢方薬の新規効能を科学的根拠に基づいて大規模に探索する技術の開発は、国民医療の質の向上に寄与する重要な課題である。しかし、漢方薬は西洋医薬品に比べて分子メカニズムが複雑であり、生体内タンパク質相互作用などの作用機序が不明な場合が多い。また、現代の疾患（がんや生活習慣病など）に対する薬理作用情報が不足していることが課題となっている。 本研究課題では、生体内の全タンパク質に対する相互作用データおよび既存の西洋薬の薬理作用情報を活用し、漢方薬の効能を予測するAIモデルを開発する。漢方薬成分化合物とヒト全タンパク質との大規模なドッキングシミュレーションを実施し、漢方薬の分子メカニズム情報として、AIモデルに入力する。また、大規模テキストマイニングを行い、AIモデルに学習させる薬理作用情報を増強する。構築したAIモデルを漢方薬に適用し、がんや生活習慣病への効能を中心に実験的検証を行う。 本研究課題で開発されたシステムにより、既存の漢方薬や新規漢方薬の薬効や副作用が予測できるようになれば、オーダーメイド漢方システムなどの開発につながり、国民医療の質向上に寄与することが期待される。