深層学習が起こした創薬のパラダイムシフト - 生成AIは化合物開発にも有用

ライフサイエンス・イノベーション・ネットワーク・ジャパン（LINK-J）は7月4日、LINK-Jシンポジウム「創薬のフロンティア2023」を東京都内で開催した。本稿では同イベントから、プリファードネットワークスの石谷隆一郎氏が語った、深層学習技術を用いた創薬への応用に関する講演をお届けする。

深層学習はディープラーニングとも呼ばれ、何層ものニューラルネットワークを用いる機械学習の手法の一つだ。現在のAI技術を支える主要な手法であり、標的の探索や新規薬剤候補の生成から、臨床データの解析、RWD（リアルワールドデータ）の解析など、幅広い活用方法が期待できる。自然言語処理にも深層学習は使われているため、安全性情報などの処理にも応用可能だ。石谷氏の講演では、特に新規薬剤候補の生成と薬剤候補の最適化にトピックの焦点が当てられた。