人工知能（AI）を活用した創薬研究で、新型コロナウイルス治療薬の候補物質を従来の約10倍の速度で特定することに成功したと、東京大学や製薬企業などの研究チームが28日発表した。従来の手法では数カ月かかっていた解析を、AIを用いることで約2週間に短縮。今後の創薬プロセスを大幅に効率化できる可能性がある。
AIによる高速スクリーニング
研究チームは、約2000種類の既存化合物を対象に、AIを用いて新型コロナウイルスの増殖を抑える効果を予測。その結果、複数の候補物質を特定した。これらの候補は、実際の細胞実験でも高い抗ウイルス活性を示した。
従来のハイスループットスクリーニングでは、1つの化合物の評価に数時間かかることもあったが、AIモデルは数秒で予測可能。これにより、全体の解析時間を従来比で約10分の1に短縮した。
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創薬プロセスへの応用
今回の成果は、AIが創薬の初期段階を劇的に加速できることを示した。特に、新興感染症のように迅速な対応が求められるケースで有効だ。研究チームは今後、特定した候補物質の動物実験や臨床試験を進めるとしている。
AI創薬は世界的に注目されており、日本でも産学連携の取り組みが加速している。今回の手法は、新型コロナ以外の疾患にも応用可能で、今後の創薬イノベーションに貢献すると期待される。
