イアンビックセラピーティックスは、新薬の発見を加速するための「エンチャント」AIモデルを発表

Iambicの創設者兼最高技術責任者(写真:x @SciBaskerville)のフレッド・マンビー。

ジャカルタ - バイオテクノロジー企業Iambic Therapeuticsは、「Enchant」と呼ばれる新しいモデルを発売することで、人工知能(AI)技術のブレークスルーを発表しました。この技術は、医薬品開発のコストを加速し、削減することができると主張しています。

Enchantは、開発の初期段階からより正確な予測機能を提供し、新しい薬を作成するプロセスを容易にするステップです。このステップは、特にハイテク大手のNvidiaからの投資支援を受けて、業界におけるIambicの地位をさらに強化します。

Enchantモデルは、大量の前臨床データ、すなわち薬物がヒトでテストされる前に行われた実験室試験結果に関するデータを使用して訓練されます。他のAIモデルとは異なり、Enchantは薬物が初期段階で人体とどのように相互作用するかを予測するように設計されています。

Iambicが発表したレポートでは、Enchantは0.58の精度にしか達しなかった以前のモデルよりも高い0.74の精度レベルに達することができました。これらの結果は、Enchantの予測結果と実際のデータを一致させることによって検証されています。

Iambicの共同設立者兼最高技術責任者(CTO)であるFred Manby氏によると、Enchantの使用は、特に初期段階で薬物の成功の可能性を予測する能力により、薬物開発に必要なコストの半分を削減することができます。

「製品を市場に投入するコストは、しばしば約20億米ドル(31.4兆ルピア)で引用され、これらのコストの多くは後期段階での高レベルの失敗によって引き起こされます」とManby氏は述べています。「臨床開発のあらゆる段階で10%増やすことができれば、この節約は累積的であるため、コストは半分に削減できます。

AIとの薬理化学的課題

Iambicの取締役会のメンバーでもある2018年のノーベル化学受賞者であるフランシスアーノルドは、エンチャントモデルは薬物発見のためのAIの使用における大きな進歩を表していると述べました。彼はエンチャントを、分子結合3D構造予測能力に対してノーベル化学賞を受賞したGoogleディープマインドが作成したプログラムであるAlphaFoldと比較しました。

「AlphaFoldは、分子がタンパク質ターゲットとどのように結合するかについての3D構造を予測しますが、構造だけでは不十分です。薬物候補の成功は、その薬理化学的特徴、有効性、および有毒性によって決定される。エンチャントはこれらの重要な課題に対処しています」とアーノルドは言いました。

Iambicは、Enchantを武器に、より効率的なソリューションを提供し、長くて高価な試験プロセスへの製薬業界の依存を減らしたいと考えています。このモデルはまた、世界中の科学者や研究者が、より高い成功率で重要な医薬品をより迅速に市場に投入するのに役立つと期待されています。