Japanese
English
第1土曜特集 AI×ビッグデータが実現する創薬DX
中分子創薬AIの動向と展望
Trends and prospects in AI for middle molecular drug discovery
池田 和由
1
,
清水 祐吾
1
Kazuyoshi IKEDA
1
,
Yugo SHIMIZU
1
1理化学研究所計算科学研究センター創薬化学AIアプリケーションユニット
キーワード：
中分子創薬
,
タンパク質間相互作用（PPI）
,
PPI阻害薬
,
膜透過性予測
,
生成AI
,
AlphaFold3
Keyword:
中分子創薬
,
タンパク質間相互作用（PPI）
,
PPI阻害薬
,
膜透過性予測
,
生成AI
,
AlphaFold3
pp.46-51
発行日 2026年1月3日
Published Date 2026/1/3
DOI https://doi.org/10.32118/ayu296010046
- 有料閲覧
PPV購入案内
1,243円 (1,130円+税10%) こちらは、46ページから51ページの文献です。
PPV（ペイ・パー・ビュー）とは、論文（記事）単位で購入・閲覧ができるサービスです。
購入には医書.jp本会員登録が必要です。
会員登録完了後に改めて上記「購入サイトへ」を選択してください。
または「購入サイトへ」選択後に「購入ログイン」、「新規会員登録」の順に進んでください。
会員登録について詳しくはをご確認ください。
購入には医書.jp本会員登録が必要です。
会員登録完了後に改めて上記「購入サイトへ」を選択してください。
または「購入サイトへ」選択後に「購入ログイン」、「新規会員登録」の順に進んでください。
会員登録について詳しくはをご確認ください。
- Abstract 文献概要
- 1ページ目 Look Inside
- 参考文献 Reference
中分子創薬は低分子と抗体医薬の中間領域として注目され，タンパク質間相互作用（PPI）のような従来困難とされた標的に対して有効性を示す．一方で，中分子は構造の柔軟性が高く，膜透過性や活性予測が複雑であり，公開データも少ないことから，従来手法のみでは効率的な探索が難しい．この課題に対し，AI技術の活用が拡大しており，PPI指向性ライブラリーと深層学習を組み合わせた反復スクリーニング法が効果を発揮している．また，膜透過性予測では，分子動力学（MD）シミュレーションにより得られる動的特徴をAIに学習させることで精度が向上している．さらに，生成AIによる中分子構造生成やペプチド配列設計の技術が進歩し，AlphaFold3による複合体構造予測モデルが中分子への適用範囲を広げつつある．
Copyright © 2026 Ishiyaku Pub,Inc. All Rights Reserved.
