AI創薬とデータベース

AI-driven drug discovery and databases

　AI（人工知能）技術の発展と社会実装が加速度的に進んでおり，創薬分野においてもAIを活用した創薬プロセスの効率化が進められている．こうしたAI創薬の推進には，大量かつ信頼性の高いデータが不可欠であり，ゲノム，タンパク質，化合物，臨床データ，文献情報など，さまざまなデータの統合的活用が求められている．しかし一方で，実験条件のばらつき，データ形式の違い，アクセス制限など，データベースの相互運用には依然として多くの課題が存在する．本稿では，創薬プロセスに沿って，創薬AI開発で活用される主要データベースを概観するとともに，その利活用を阻む技術的・制度的課題を整理する．さらに，AI活用を前提としたデータベース整備の方向性と健康社会の実現に向けた展望を示す．