創薬DX実現に向けた低分子創薬AIの進展と展望

Advances and challenges in small molecule drug discovery AI for realizing drug discovery DX

　低分子医薬品は長い創薬研究の歴史を持ち，そのなかで大規模な低分子化合物情報が蓄積されている．そのため，多くの深層学習技術に基づく化合物特性予測モデルの開発が進められており，それらのモデルはこの蓄積された知識の範囲内では高い予測精度を示す．しかし，学習に活用される公共データの偏りや実創薬で重要視される新規化合物に対するデータ不足といった実用上の課題も依然として存在する．本稿では，特に創薬の起点となる化合物–タンパク質相互作用（CPI）予測に焦点をあて，これらの課題に対する筆者らの取り組みと，AlphaFold登場以降の三次元構造情報を活用した将来展望を概説し，低分子創薬における実用的な創薬DXの実現に向けた現在の到達点と今後の進むべき道筋を示す．