AI創薬の類まれな可能性 最新研究が雨後の筍のように発表されている

創薬はいま最も熱気を帯びている人工知能(AI)の応用分野である。従来の創薬を著しく効率化できる可能性が生じ、それを後押しするような研究が雨後の筍のように出てきている。

AI創薬の類まれな可能性  最新研究が雨後の筍のように発表されている
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創薬はいま最も熱気を帯びている人工知能(AI)の応用分野である。従来の創薬を著しく効率化できる可能性が生じ、それを後押しするような研究が雨後の筍のように出てきている。


生命を救う薬物治療の開発に利用できる潜在的な薬物様特性を持っているのは、いったい何パーセントだろうか? 数百万? 数十億? 数兆個か? 答えは、「10の60乗」である。

創薬研究者は、創薬と呼ばれるプロセスにおいて、特定のタンパク質標的に適切に結合する、あるいは「ドッキング」できる有望な薬物様分子を見つけなければならない。タンパク質とのドッキングに成功すると、リガンドとも呼ばれる結合薬がタンパク質の機能を停止させることができる。もしこれが細菌の必須タンパク質に起これば、細菌を殺すことができ、人体を保護することができる。

しかし、創薬のプロセスには財政的にも計算機的にもコストがかかり、数十億ドルを注ぎ込み、食品医薬品局(FDA)からの最終承認までに10年以上の開発・試験期間が必要だ。さらに、全薬剤の90%は、ヒトで試験された後、効果がなかったり、副作用が多すぎたりして失敗している。製薬会社は、この失敗のコストを回収するために、成功した薬の価格を上げるという方法をとっている。

機械学習(ML)アプローチは、豊富で高品質なデータで十分に特定された質問に対する発見と意思決定を改善できる一連のツールを提供する。MLを適用する機会は、創薬のすべての段階に存在するのだ。例えば、ターゲットバリデーション(創薬の標的として適当な分子を選定すること)、予後バイオマーカー(治療の有無にかかわらず予後に影響を及ぼす因子)の同定、臨床試験におけるデジタル病理データの解析などである。

MLの適用可能性が存在する11の創薬プロセス。/ Dara, S., Dhamercherla, S., Jadav, S.S. et al. Machine Learning in Drug Discovery: A Review. Artif Intell Rev 55, 1947–1999 (2022). https://doi.org/10.1007/s10462-021-10058-4

AI創薬を加速させる研究は雨後の筍ように出てきている。マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者たちは、今月17〜23日の国際機械学習会議(ICML)で発表される論文の中で、EquiBindという幾何学的なディープラーニングモデルを開発し、薬剤様分子とタンパク質の結合に成功した際に、既存の最も速い計算分子ドッキングモデルのひとつであるQuickVina2-Wよりも1200倍速くなったと述べている。EquiBindはその前身であるEquiDockをベースにしており、最近MITコンピュータ科学・人工知能研究所のポスドクで、EquiBind論文の共著者でもある故オクタヴィアン=ユージン・ガネアが開発した技術を使って2つのたんぱく質を結合することに特化したモデルとなっている。

「既存の方法は、候補分子のサンプリングとスコアリング、ランク付け、微調整のステップに依存しているため、計算コストが高い…EquiBindは、従来のベースラインや最近のベースラインと比較して、大幅なスピードアップと高い品質を達成した。さらに、既存の微調整技術と組み合わせることで、実行時間の増加という代償を払いながらも、さらなる改善を示している」と著者らは書いている。

ただし、このようなシステムを阻む大きなハードルがある。それは、実験室で作ることが難しい、あるいは不可能な新しい分子構造を、モデルが提案することが多いということだ。化学者が実際にその分子を作ることができなければ、病気と闘う特性をテストすることはできない。

この課題に関してもMITの研究者が、興味深いアプローチを提案している。MITの大学院生のWenhao GaoとポスドクのRocío Mercadoが開発した新しいアプローチは、機械学習モデルを制約し、合成可能な分子構造のみを示唆するようにするものである。この方法では、分子が購入可能な材料で構成され、それらの材料の間で起こる化学反応が化学の法則に従っていることが保証される。

分子構造を作成するために、提案されたモデルは分子を合成するプロセスをシミュレートし、確実に分子を生成できるようにする。モデルには、購入可能な化学物質である「ビルディングブロック」と、有効な化学反応のリストが与えられる。これらの化学反応テンプレートは、専門家が手作業で作成したものだ。これらの入力を制御して、特定の化学物質や特定の反応のみを許可することで、研究者は新しい分子の探索空間の大きさを制限することができる。

このモデルは、これらの入力を使って、ビルディングブロックを選択し、化学反応によってそれらを一度に1つずつ連結してツリーを構築し、最終的な分子を構築していく。各ステップにおいて、化学物質や反応が追加されるため、分子はより複雑になる。

研究者たちは、このモデルを学習させるために、完全な分子構造、構成要素、化学反応のセットを入力する。そしてモデルは、その分子を合成するツリーを作成するように学習する。何十万もの例を見た後、モデルは自ら合成経路を考え出すようになる。

学習させたモデルは、最適化にも利用できる。研究者は、ある種の構成要素と化学反応のテンプレートを使って、最終的な分子で実現したい特性を定義すると、モデルは合成可能な分子構造を提案する。

研究チームは、このモデルが、合成可能な分子をどの程度再現できるかをテストした。その結果、合成可能な分子の51パーセントを再現することができ、それぞれの分子の再現に要した時間は1秒未満であった。

参考資料

Dara, S., Dhamercherla, S., Jadav, S.S. et al. Machine Learning in Drug Discovery: A Review. Artif Intell Rev 55, 1947–1999 (2022). https://doi.org/10.1007/s10462-021-10058-4

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米国のEV革命は失速?[英エコノミスト]

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米国人は自動車が大好きだ。バッテリーで走らない限りは。ピュー・リサーチ・センターが7月に発表した世論調査によると、電気自動車(EV)の購入を検討する米国人は5分の2以下だった。充電網が絶えず拡大し、選べるEVの車種がますます増えているにもかかわらず、このシェアは前年をわずかに下回っている。 この言葉は、相対的な無策に裏打ちされている。2023年第3四半期には、バッテリー電気自動車(BEV)は全自動車販売台数の8%を占めていた。今年これまでに米国で販売されたEV(ハイブリッド車を除く)は100万台に満たず、自動車大国でない欧州の半分強である(図表参照)。中国のドライバーはその4倍近くを購入している。

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労働者の黄金時代:雇用はどう変化しているか[英エコノミスト]

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2010年代半ばは労働者にとって最悪の時代だったという点では、ほぼ誰もが同意している。ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスの人類学者であるデイヴィッド・グレーバーは、「ブルシット・ジョブ(どうでもいい仕事)」という言葉を作り、無目的な仕事が蔓延していると主張した。2007年から2009年にかけての世界金融危機からの回復には時間がかかり、豊かな国々で構成されるOECDクラブでは、労働人口の約7%が完全に仕事を失っていた。賃金の伸びは弱く、所得格差はとどまるところを知らない。 状況はどう変わったか。富裕国の世界では今、労働者は黄金時代を迎えている。社会が高齢化するにつれて、労働はより希少になり、より良い報酬が得られるようになっている。政府は大きな支出を行い、経済を活性化させ、賃上げ要求を後押ししている。一方、人工知能(AI)は労働者、特に熟練度の低い労働者の生産性を向上させており、これも賃金上昇につながる可能性がある。例えば、労働力が不足しているところでは、先端技術の利用は賃金を上昇させる可能性が高い。その結果、労働市場の仕組みが一変する。 その理由を理解するために、暗

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中国は地球を救うのか、それとも破壊するのか?[英エコノミスト]

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脳腫瘍で余命いくばくもないトゥー・チャンワンは、最後の言葉を残した。その中国の気象学者は、気候が温暖化していることに気づいていた。1961年、彼は共産党の機関紙『人民日報』で、人類の生命を維持するための条件が変化する可能性があると警告した。 しかし彼は、温暖化は太陽活動のサイクルの一部であり、いつかは逆転するだろうと考えていた。トゥーは、化石燃料の燃焼が大気中に炭素を排出し、気候変動を引き起こしているとは考えなかった。彼の論文の数ページ前の『人民日報』のその号には、ニヤリと笑う炭鉱労働者の写真が掲載されていた。中国は欧米に経済的に追いつくため、工業化を急いでいた。 今日、中国は工業大国であり、世界の製造業の4分の1以上を擁する。しかし、その進歩の代償として排出量が増加している。過去30年間、中国はどの国よりも多くの二酸化炭素を大気中に排出してきた(図表1参照)。調査会社のロディウム・グループによれば、中国は毎年世界の温室効果ガスの4分の1以上を排出している。これは、2位の米国の約2倍である(ただし、一人当たりで見ると米国の方がまだひどい)。

By エコノミスト(英国)