AIが拓く創薬革命　深層学習の登場から始まった創薬の加速化の最前線は今

 日本における新薬開発における成功率（承認取得率）は、2000年～2004年が約１万３千分の１であったのに対し、2018年～2022年は約２万３千分の１でした。厳しい状況にある理由としては、新薬開発の対象が原因未解明の複雑な疾患にシフトしてきていることや、研究開発費の高騰、創薬モダリティの多様化などが挙げられます。

　この課題を解決するためにAIをいかなる段階でいかなる用途に活用すべきか。様々な企業がアプローチをする中、当法人では、AIの導入が最も効果的ではあるが最も難しいとされる「薬物標的の同定」の段階からAIを活用すべく、研究を進めています。

　また、創薬の世界に目覚ましい進歩をもたらしている深層学習モデルAlphaFold（2024年ノーベル化学賞を受賞）を用いた研究についてもご紹介します。当法人では、AlphaFoldでタンパク質の立体構造を予測し、分子動力学シミュレーションを用いて、病気の因子と薬との結合をデザインすることで、創薬を劇的に加速化する研究を行っています。

　そもそもAIとは何かや、CT画像はいかにして正確に３D化されるか、などAIの基礎も踏まえながら解説いたしますので、ぜひご参加ください！