[スポンサーリンク]

ケムステニュース

AIを搭載した化学物質毒性評価サービス「Chemical Analyzer」の販売を開始

[スポンサーリンク]

インフォコム株式会社は、欧米の化学、製薬企業や研究機関にITサービスを提供するViridisChem,Inc.と販売代理店契約を締結し、化学物質毒性評価システム「Chemical Analyzer(ケミカルアナライザー)」の販売を開始しました。 (引用:SankeiBiz 6月10日)

Chemical Analyzerは、化学物質の健康毒性及び環境毒性を評価するシステムで、

  • 9千万を超える化合物の物性や化学的特性、毒性
  • 各国の化学物質管理システムへの登録状況
  • GHS区分UN番号

といった情報がまとめられていて、化学名や分子構造から調べたい分子の情報の検索や比較が容易にできるようなインターフェイスになっています。

さらに、実測値がない化合物についてもAIを使って毒性を予測することができることがこのシステムの大きな特徴です。検索方法も簡単で「New molecule」で調べたい化合物の構造を入力すると、AIによって予測された毒性のチャートが表示され、指定した構造の毒性の予測だけでなく毒性の少ない代替物質を提案する機能も有しているそうです。毒性の予測については、Deep learningの技術を応用していて、過去の予測をこのシステムが学習することで、より高い精度の予測を示すことができるようになっています。さらに実測値のデータが追加されることで、さらに予測値の値も正確性が向上されるようになります。

Chemical Analyzerのデモ、毒性の予測機能は、後半で登場

このシステムを開発したViridisChem,Inc.は、2014年に設立されたベンチャー企業で、創業者であるNeelam Vaidya博士は、化学とコンピューターサイエンスをバックグラウンドに持ち、IBMやSun Microsystemsでシステム開発の経験があります。ViridisChemの創業前には、ChiroSolve Inc.という別のベンチャー企業を立ち上げた経験もあり、ジアステレオマー法によるキラル分割に最適な光学分割剤・溶媒をハイスループットにスクリーニングするキットを開発してきたようです。その他のメンバーとしてAIと薬学、化学の専門家両方が入っていて、毒性を予測するAIは化学的なアプローチが考慮されて構築されていることが予想されます。

数々の賞を受賞していて、2017年には国連環境計画(UNEP)より「持続可能な化学に影響を与える最も革新的な新興企業」として選出されました。

化学品の開発において、どの産業でも毒性の評価は重要です。エンドユーザーが直接触れる化学品でなくても、取り扱う人の健康被害や、廃棄の過程での自然界への流出も考えて毒性の高い化学品で商品化を行うことは、難しくなっています。また、各国の化学品への規制も強くなっていて、規制の対象物質を含む製品は輸入不可などの厳しい制限がかかることもあります。そのため、毒性の有無を調べることは重要ですが、試験費用は高額で試験に必要な期間も長期に渡るため、開発初期でスクリーニングするよう種類の試験ではないと思います。そのため、開発初期に毒性がありそうな化合物の候補を試験なしで除外出来れば、性能評価に集中することができますが分子構造の小さな違いによって毒性は大きく異なるため、官能基やの炭素数で一概に毒性を予測することは容易ではありません。そのためこのChemical AnalyzerのAIによる毒性予測は、開発初期で毒性の高い化学品が含まれるリスクを減らすことができるため、企業の製品開発では特に有用であると考えられます。現状、化学品を認証したり登録する場合には、実験的に評価を行った実測値が必要ですが、十分な正確性をもって構築されたモデルを使った予測値でも登録できるようになれば、より測定費用や期間を抑えられるのではないかと思います。毒性などについては安全に関わることであり、なかなかルールを変えることは難しいですが、化学者が予測技術について正しく理解しAIの技術がより一般的になれば、実現できるのではないでしょうか。

近年のAI分野の発展により、化学に関連する様々な物性や性能を構造式から予測できるようになりました。次の展開として予測モデル同士の組み合わせが考えられ、一見知りたい結果と関連がなさそうなパラメーターでも、予測モデルの中では重要な相関を持つ可能性もあり、複数の結果を予測するモデルを組み合わせることで、お互いの予測精度を高めることができると考えられます。そのため予測システムの統合や連携が進むことを期待します。

関連書籍

[amazonjs asin=”4840813531″ locale=”JP” title=”医薬品GLPと毒性試験の基礎知識 第2版”] [amazonjs asin=”4873265665″ locale=”JP” title=”最新OECD毒性試験ガイドライン―英和対訳”]

関連リンク

Avatar photo

Zeolinite

投稿者の記事一覧

ただの会社員です。某企業で化学製品の商品開発に携わっています。社内でのデータサイエンスの普及とDX促進が個人的な野望です。

関連記事

  1. GoogleがVRラボを提供 / VRで化学の得点を競うシミュレ…
  2. 分子積み木による新規ゼオライト合成に成功、産総研
  3. L・スターンバック氏死去 精神安定剤開発者
  4. 細菌ゲノム、完全合成 米チーム「人工生命」に前進
  5. ストラディバリウスの音色の秘密は「ニス」にあらず
  6. 子供と一緒にネットで化学実験を楽しもう!
  7. クラリベイト・アナリティクスが「引用栄誉賞2018」を発表
  8. つり革に つかまりアセる ワキ汗の夏

注目情報

ピックアップ記事

  1. 向山・鈴木グリコシル化反応 Mukaiyama-Suzuki Glycosylation
  2. 服用で意識不明6件、抗生剤に厚労省が注意呼びかけ
  3. 第4回「YUGOKAFe」に参加しました!
  4. 第79回―「高分子材料と流体の理論モデリング」Anna Balazs教授
  5. コロナウイルスCOVID-19による化学研究への影響を最小限にするために
  6. 村橋 俊一 Shun-Ichi Murahashi
  7. 世界初の気体可塑性エラストマー!!
  8. ブレデレック イミダゾール合成 Bredereck Imidazole Synthesis
  9. 青色LED励起を用いた赤色強発光体の開発 ~ナノカーボンの活用~
  10. ゼナン・バオ Zhenan Bao

関連商品

ケムステYoutube

ケムステSlack

月別アーカイブ

2020年6月
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
2930  

注目情報

最新記事

リサイクル・アップサイクルが可能な植物由来の可分解性高分子の開発

第694回のスポットライトリサーチは、横浜国立大学大学院理工学府(跡部・信田研究室)卒業生の瀬古達矢…

第24回次世代を担う有機化学シンポジウム

「若手研究者が口頭発表する機会や自由闊達にディスカッションする場を増やし、若手の研究活動をエンカレッ…

粉末 X 線回折の基礎知識【実践·データ解釈編】

粉末 X 線回折 (powder x-ray diffraction; PXRD) は、固体粉末の試…

異方的成長による量子ニードルの合成を実現

第693回のスポットライトリサーチは、東京大学大学院理学系研究科(佃研究室)の髙野慎二郎 助教にお願…

miHub®で叶える、研究開発現場でのデータ活用と人材育成のヒント

参加申し込みする開催概要多くの化学・素材メーカー様でMI導入が進む一…

医薬品容器・包装材市場について調査結果を発表

この程、TPCマーケティングリサーチ株式会社(本社=大阪市西区、代表取締役社長=松本竜馬)は、医…

X 線回折の基礎知識【原理 · 基礎知識編】

X 線回折 (X-ray diffraction) は、原子の配列に関する情報を得るために使われる分…

有機合成化学協会誌2026年1月号:エナミンの極性転換・2-メチル-6-ニトロ安息香酸無水物(MNBA)・細胞内有機化学反応・データ駆動型マルチパラメータスクリーニング・位置選択的重水素化法

有機合成化学協会が発行する有機合成化学協会誌、2026年1月号がオンラインで公開されています。…

偶然と観察と探求の成果:中毒解毒剤から窒素酸化物を窒素分子へ変換する分子へ!

第692回のスポットライトリサーチは、同志社大学大学院理工学研究科(小寺・北岸研究室)博士後期課程3…

嬉野温泉で論文執筆缶詰め旅行をしてみた【化学者が行く温泉巡りの旅】

論文を書かなきゃ!でもせっかくの休暇なのでお出かけしたい! そうだ!人里離れた温泉地で缶詰めして一気…

実験器具・用品を試してみたシリーズ

スポットライトリサーチムービー

PAGE TOP