P.P.Nシステムは、東京大学の大澤研究室（Ohsawa Lab）によって技術支援されている、高度にモジュール化された植物遺伝情報の調節システムを説明しています。このシステムは、伝統的な薬用植物の有効成分をスクリーニングし、遺伝的に調整することを目的としており、複数のデータベースの入力とモデル予測を使用しています。

研究開発の初期段階では、疾患・症状データベース、薬物とターゲットデータベースなど、様々なデータベースからの要件収集が含まれます。これらのデータは、後続のプロセスで効率的に使用されるため、下流モジュールの要件を満たすように事前処理が必要です。

複数のデータベースは、植物薬スクリーニングモデル（P.P.N Screening Model）に統合されています。このモデルは、大澤研究室が開発したアルゴリズムを使用して、伝統中国医学理論データベース、中国薬草データベース、UMSLデータベースなど、多源データから有望な薬用植物成分を選別します。

選別された結果はさらなる分析のために使用されます。予測結果が成分の潜在的な薬効を示していれば、動物実験段階での検証に進みます。そうでなければ、さらなる変換と結果の最適化のためにモデルに戻ります。

動物実験で薬用植物成分の有効性が確認されると、P.P.N植物遺伝子変換モデルは遺伝子工学的改造のプロセスをシミュレートします。このモデルも大澤研究室によって提供され、最適な解決策、つまり最終的な有効成分を決定する優れた予測能力を示します。

成功した成分は、植物に特定の遺伝的変化を導入するため、アルゴンイオンレーザーによる誘導実験で遺伝子調整されます。これが成功すれば、これらの変更プロセスは商業生産のために大規模な誘導生産で拡大されます。

これは、織田製薬株式会社が開発し、東京大学の大澤研究室が技術支援を行っている、集合大データ分析およびAIによる超能力計算解析を用いた植物有効成分の選別および遺伝子再調節のP.P.Nシステムであり、織田製薬株式会社の最も核心的な開発システムです。