創薬計算技術 創薬のための分子深層学習ツールと基盤モデル

Molecular deep learning tools and foundation models for drug discovery

　生命科学や創薬分野ではAIへの期待が高まる一方，データやアプリケーションの多様性ゆえにAIモデルの構築には多大な労力がかかるという実態がある．本稿ではそのような課題に対するアプローチを，創薬のためのAIツールという視点から実例を示しつつ述べる．特に，AIの学習のためには大規模なデータ収集が重要となるが，製薬企業間ではデータ共有が困難という実態がある．これを克服するための連合学習技術の導入に焦点をあてて，創薬のためのAIツールの重要性について述べる．このようなツールが分子設計支援や疾患予測，個別化医療など次世代アプリケーションの実現を後押しすると期待される．また，最近のアプローチとして，大規模かつマルチモーダルなデータを事前に学習し，幅広い応用を可能にする基盤モデルによる創薬へのアプローチもあわせて紹介する．