京都大学ｉＰＳ細胞研究所（ＣｉＲＡ）の井上治久教授、今村恵子講師らの研究グループは、武田薬品工業などとの共同研究で、化合物スクリーニングでヒット化合物を予測する新たな機械学習アルゴリズムとして、熱拡散方程式（ＨＤＥ）モデルを開発し、従来とは異なる構造をしたＡＬＳ（筋萎縮性側索硬化症）の薬物候補物質を見つけることに成功した。

日本には約９０００人のＡＬＳ患者がいるが、根本的な治療薬や予防法は存在していない。井上教授らの研究グループはこれまで、ＡＬＳ患者のｉＰＳ細胞から筋肉神経細胞を樹立し、それを使って治療薬候補の探索を行っていた。今回の研究は、ＣｉＲＡと武田薬品工業の共同研究プログラムの一環として行われたもので、武田から熱拡散方程式を使ったＡＩでスクリーニングが可能ではないかというアイデアが出て、それを井上教授らの作ったｉＰＳ細胞パネルで実証した。