[スポンサーリンク]

一般的な話題

AIによる創薬に新たな可能性 その研究と最新技術に迫る ~米・Insitro社 / 英・ケンブリッジ大学の研究から~

[スポンサーリンク]

AIの機械学習による創薬が化学業界で注目を集めています。2019年3月に米国サンフランシスコで開催されたMIT Technology Review主催のEmTech Digitalのパネルディスカッションに登壇したInsitro社Daphne Koller氏によると同社はAIの「生成機械学習」アプローチを科学に応用し、創薬の全自動実験装置を完成させたといいます。

化合物自動生成実験装置 Kebotix Platform

生成機械学習とは別名「敵対的生成ネットワーク」(Generative Adversarial Network,以下GAN)と呼ばれています。GANの生成モデルでは「教師無し」でデータから特徴を抽出し学習することで実在しないデータを作ったり、ふたつのデータを組み合わせて中間的な特徴を持つ新しいデータを生成することが可能です。

Insitro社が用いるのは具体的に、ニューラルネットワークの伝統的なオートエンコーダーという手法です。以下の図では右側の女性、左型の女性の写真のエンコードとデコードを繰り返すことで、両方の特徴を合わせ持つ実在しない「新しい」女性の写真を生成することができるのです。

(出所:EmTech Digital)

 

これを応用すると、創薬における新しい化合物生成に活用することができます。同社の化合物自動生成実験装置はKebotix Platformと名付けられ、新薬に活用できる新しい化合物の生成に大きく貢献しています。

(出所:EmTech Digital)

 

「言語学習」の手法を用いて化学式を読み込み反応を予測

AIと一言で言ってもそのアプローチは様々です。AIによる新薬開発の別の例をご紹介しましょう。

2019年9月の発表によればイギリスのケンブリッジ大学はAIの「言語学習」の手法を用いて化学式を読み込み、新薬生成の際の化合物の反応、効能を予測するアルゴリズムを確立したといいます。その手法を用いると90%以上の正確性で複雑な化学反応の予測ができるようになるとのこと。(原文記事はこちらからAI learns chemistry language to predict how to make medicines”)

このアルゴリズムによって、これまで研究結果を実験室のノートにとってきたものをあらゆる化学反応を予測した「マップ」として管理ができるようになりました。現在もケンブリッジ大学の研究者によってパターン学習の強化が続けられています。

このアルゴリズムによる結果を見ることで、新薬開発に最適な化合物の組み合わせのヒントの発見を圧倒的に短い時間で実現することが可能になると期待されています。

「2020年からはバイオ・テクノロジー・エンジニアリングの時代になる」というInsitro社Koller氏の説明のとおりAIがマーケティングや事務効率化、顧客サービスへの活用のみに留まらず、化学分野で当たり前のように使われる時代はもうすぐそこまで来ているのです。

最先端のAIが学習に要する時間

このような科学分野におけるテクノロジーを支えているのはAIアルゴリズムだけではありません。膨大なデータの蓄積、クレンジング、ガバナンスの効いた管理、そして高い計算能力を持ったコンピューティング開発がその成功を下支えしているのです。

Google社やIBM社が産学協同で開発に力を入れている量子コンピュータ(Quantum Computer)のような大掛かりな演算処理システムの開発から、話題の自動運転を支えるメモリSRAM*といったハードウェアプロセッサの高性能化まで、データ処理と演算を効率的に実装できるシステム開発があってこそ化学分野のAI活用が実現するのです。

Open AIによるとこれまでの傾向として、最先端のAIが学習に要する時間は3. 5カ月ごとに倍増しているといいます。結果、過去5年間でその処理能力は約30万倍にも増加しています。

(出所:Open AI, “AI and Computer”)

 

今後、新薬開発におけるでより多くのデータ量、演算が求められても機械学習能力はその必要に追いつくべくさらなる進化を続けることでしょう。化学分野におけるAIの貢献からはますます目が離せません。

*SRAMに関する詳細の情報はRSコンポーネンツ社サイトから

関連書籍

The following two tabs change content below.
webmaster
Chem-Station代表。早稲田大学理工学術院教授。専門は有機化学。主に有機合成化学。分子レベルでモノを自由自在につくる、最小の構造物設計の匠となるため分子設計化学を確立したいと考えている。趣味は旅行(日本は全県制覇、海外はまだ20カ国ほど)、ドライブ、そしてすべての化学情報をインターネットで発信できるポータルサイトを作ること。

関連記事

  1. リガンドによりCO2を選択的に導入する
  2. 光で脳/神経科学に革命を起こす「オプトジェネティクス」
  3. 卒論・修論にむけて〜わかりやすく伝わる文章を書こう!〜
  4. 立体選択的な(+)-Microcladallene Bの全合成
  5. 有機反応を俯瞰する ーシグマトロピー転位
  6. 光触媒で人工光合成!二酸化炭素を効率的に資源化できる新触媒の開発…
  7. ポリセオナミド :海綿由来の天然物の生合成
  8. 生体組織を人工ラベル化する「AGOX Chemistry」

コメント、感想はこちらへ

注目情報

ピックアップ記事

  1. 素粒子と遊ぼう!
  2. 2,2,2-トリクロロエトキシカルボニル保護基 Troc Protecting Group
  3. 求電子的トリフルオロメチル化 Electrophilic Trifluoromethylation
  4. 最近の有機化学注目論文1
  5. オレフィンメタセシス Olefin Metathesis
  6. 布施 新一郎 Shinichiro Fuse
  7. ファイザーがワイスを買収
  8. エポキシ樹脂の硬化特性と硬化剤の使い方【終了】
  9. カルボプラチン /carboplatin
  10. ヘゲダス遷移金属による有機合成

関連商品

注目情報

注目情報

最新記事

光で2-AGの量を制御する

ケージド化合物を用いた2-AG量の操作法が初めて開発された。2-AG量を時空間的に操作することができ…

葉緑素だけが集積したナノシート

第235回のスポットライトリサーチは、立命館大学 民秋研究室で博士研究員をされていた、庄司 淳(しょ…

第38回「分子組織化の多様な側面を理解する」Neil Champness教授

長らく更新が止まっていましたが、海外化学者インタビュー再開しました。Nature Chemistry…

排ガス原料のSAFでデリバリーフライトを実施

ANAは日本時間の10月30日、排ガスを原料とするSustainable Aviation Fuel…

“つける“と“はがす“の新技術―分子接合と表面制御

お申込み・詳細はこちら日程2020年1月9日(木)・10日(金)定員20名  先着順…

【日産化学】画期的な生物活性を有する新規除草剤の開発  ~ジオキサジン環に苦しみ、笑った日々~

日産化学は、コア技術である「精密有機合成」や「生物評価」を活かして自社独自開発の…

Chem-Station Twitter

PAGE TOP