PR

 Preferred Networks(PFN)は2021年9月6日、医薬品開発を高速化するAI(人工知能)創薬技術を開発したと発表した。同社の深層学習技術と大規模計算資源を用いて、創薬の初期工程である化合物探索や分子設計などを自動化する。京都薬科大学との共同研究では、同技術を用いることで新型コロナウイルス感染症の治療薬候補となるリード化合物を創出することに成功した。

新型コロナウイルスの増殖に必要な酵素(紫色)の活性を阻害する薬剤(黄色)のイメージ
新型コロナウイルスの増殖に必要な酵素(紫色)の活性を阻害する薬剤(黄色)のイメージ
(出所:Preferred Networks)
[画像のクリックで拡大表示]

 PFNは深層学習技術と自社で構築したスーパーコンピューターを強みにAI創薬技術の開発に取り組んできたが、研究成果を発表するのは今回が初となる。従来の創薬手法では化合物ライブラリーのスクリーニング後、人手で一つひとつ設計して生物試験で評価していたが、大量の化合物の設計と評価を繰り返す作業には膨大な時間が必要だった。PFN が開発したAI創薬技術を使うと従来手法の工程を計算機上で自動化し、化合物の設計と最適化を迅速に行うことで、従来の手法では着想しにくい構造も提案できるという。

 京都薬科大学はコロナウイルスによる新興感染症の一種である重症急性呼吸器症候群(SARS)の治療薬開発を目指した基礎研究を続けており、SARS原因ウイルスの増殖に必須となる酵素機能を阻害する化合物の創製に成功していた。こうした基礎研究をPFNのAI創薬技術と組み合わせ、「非常に多くの可能性を仮想空間上で評価し、それをもとに化合物を選抜したことで、13化合物中7化合物で活性を確認するという高い成功率になった」(PFN)という。

 今後は得られたリード化合物の治療薬としての実用化を目指して、製薬企業などとの連携も検討する。