Genedata、新たに公開されたRFD4-Proteinaを含むNVIDIA BioNeMoのオープンモデルでAI創薬ワークフローを拡充

次世代のバインダー設計モデルを創薬研究の実運用へ

October 22, 2026
スイス・バーゼル

バイオ医薬品の研究開発へ向けたエンタープライズソフトウェアソリューションを開発・提供するグローバルリーダーであり、ダナハーコーポレーションの事業会社であるGenedataはこの日、ベルリンで開催されたNVIDIA GTCでの発表を受け、新しいバインダー設計モデルRFD4-Proteinaを、同社のAIを活用した創薬ワークフローに追加したことを発表しました。AI創薬のための技術連携の初期パートナーであるGenedataは、創薬研究の実運用ワークフローでRFD4-Proteinaを利用可能にした最初の企業の一つです。AIが生成した分子設計、科学データ、実験結果を結び付けることで、研究者がAIの予測を継続的な学習サイクルへとつなげ、バイオ医薬品の創薬を加速できるよう支援します。

このワークフローは、研究者がGenedataのAI co-scientist（AI共同研究者）を用いて、標的の特徴と求める特性を定義するところから始まります。続いて、NVIDIAのタンパク質を設計するオープンモデルが、Genedata内でバインダー候補を生成・評価します。候補分子が実験による検証に進むと、その結果が記録され、元の設計に紐付けられるため、研究者は次のサイクルの候補を改良し、優先順位を付けることができます。

Genedata PresidentのOthmar Pfannes（Ph.D.）は、次のようにコメントしています。「AIの進歩により、タンパク質や抗体の探索にかつてない可能性が生まれています。しかし、その価値を最大限に引き出すには、単に強力なモデルを利用できるだけでは十分ではありません。研究者には、分子設計、実験の実施、科学データを継続的な学習プロセスへとつなげる仕組みが必要です。Genedataは、研究者がより多くの候補を実験前に評価し、各結果の背景にある科学的な文脈を保持しながら、創薬サイクルを重ねるごとに知識を蓄積することを可能とする統合的なデジタル基盤として機能します。」

生成AIの進歩により、研究者が設計できる対象の可能性は急速に広がっています。一方で、多くの組織では、こうしたモデルを実際の研究開発ワークフローに組み込み、実運用につなげることが依然として課題となっています。Genedataは、RFD4-Proteinaを含むNVIDIA BioNeMoのオープンモデルを、研究者が日常的に使用する創薬ワークフローへ直接導入するために必要なオーケストレーション、ガバナンス、科学データ基盤を提供します。これにより研究者は、創薬ライフサイクル全体を通じてデータの来歴、トレーサビリティ、科学的な文脈を維持しながら、既存のプロセス内でAIが生成した設計を活用できます。

ダナハーの自律型ラボラトリー構想において、これらの機能はAI、自動化、科学データをクローズドループ型の創薬フレームワークで結び付けます。このフレームワークでは、各実験の結果が次の設計サイクルに反映され、研究者が主導権を維持しながら科学を前進させる、継続的な学習と改善のプロセスを実現します。