PFNと京都薬科大学、医薬品開発の初期工程を高速化するAI創薬技術を開発

創薬は一般的に基礎研究から製造・販売まで10年以上の時間と、数百億円以上の莫大な費用がかかるとされる上、その成功率はわずか2万分の1以下と言われており、開発期間の長期化と費用の増大が大きな課題となっている。

そのような中、AI創薬とよばれる技術では、これまで研究者の知見に大きく依存してきた医薬品開発に深層学習技術と大規模な計算資源を投入し、候補物質の探索、分子設計、モデリング、最適化をコンピュータで実施することで、医薬品開発の初期工程を大幅に短縮するとともに、人間が発想できない新しい分子構造の提案が可能になることが期待されている。

株式会社Preferred Networks(以下、PFN)と京都薬科大学は、深層学習技術と大規模計算資源を用いて、医薬品開発の初期工程におけるリード化合物(※1)を得るための候補物質の探索、分子設計、モデリング、最適化を高速化するAI創薬技術を開発した。

同研究では、これまでに発見された新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)の増殖に必須の酵素(メインプロテアーゼ)(※2)阻害物質がロイシンあるいはその類似構造を持つペプチド様化合物に集中していることから、将来のウイルスの変異に備えるため、異なる構造の非ペプチド様化合物の発見を目指した。

PFNのAI創薬技術とプライベートスーパーコンピュータMN-2によって提案された複数の化合物のうち、13化合物を合成して活性試験を実施した結果、7化合物で新型コロナウイルスのメインプロテアーゼの活性を阻害する作用が認められ、リード化合物として有望であることが確認された。

※1 リード化合物:本格的な創薬過程に進むのに十分な性質を有することが実験で示された化合物。リード化合物の特定は創薬の出発点で、その後に薬効や安全性を高める過程(最適化)に入る。
※2 プロテアーゼ:タンパク質を加水分解する酵素の総称で、新型コロナウイルスの増殖には3CLプロテアーゼと呼ばれる独自のプロテアーゼが大きく関わることがわかっている。