ジェネレーティブAIによりリード化合物の探索・最適化プロセスを加速させる創薬AIプラットフォーム「DATAGRID DrugFinder」（β版）が3/1から提供開始

2023年2月17日、株式会社データグリッドは、「DATAGRID DrugFinder」を開発し、2023年3月1日から提供を開始することを発表しました。

「DATAGRID DrugFinder」は、ジェネレーティブAI（生成AI）と独自に開発した予測AIを組み合わせ、活性や薬物動態に関係する物性など複数のパラメータの条件を満たすような低分子有機化合物の生成・構造最適化ができる創薬AIプラットフォームです。

さらに、どの部分構造がどのような物性に効いているか、どの構造をどのように変化させると物性がどのように変化するのかを可視化できるため、創薬化学者は分子設計の方向性に関する有益な示唆を得ることができます。

データグリッドは、合成された動画像や音声データなど（シンセティックデータ）を生成するAIであるシンセティックAIをコア技術に、ビジネスパートナーとの共同サービスの開発・運用、全身写真をアップロードすることで瞬時にアパレル商品の試着イメージを生成する「kitemiru」といった自社プロダクトの提供などを行っています。

従来の創薬では、新薬の候補となる化合物を見つけるため、有機合成の専門家による知見・経験に頼った実験が必要でした。

このタンパク質やリード化合物などの探索研究は平均して4年半程度と長い時間がかかりますが、必ずしも薬の開発が成功するとは限りません。そして、創薬には莫大なコストがかかり、その成果の予測が難しいため、開発期間とコストは創薬企業にとって長年の悩みの種となっています。

さらに、近年はさまざまな研究が飛躍的に進展し、核酸医薬、細胞治療、遺伝子治療など、新たな医薬品・治療法が実用化されています。一方で、創薬研究の難度も高くなり、新薬を作りだせる確率も低下しています。

こうした状況の中、創薬プロセスを大幅に効率化するため、AIを活用しコンピューターの中で新薬候補を見つけるin-silico創薬（インシリコ創薬）の期待が高まっています。

AIはビジネス活動の効率化においても活用されています。AIを活用したツールは生産性を向上させてくれる可能性がありますので、積極的に導入を考えましょう。「冊子版創業手帳」では、社内システムの整備ノウハウを詳しく解説しています。また、ICTの専門家にインタビューを行い、創業期のシステム整備のメリットや注意点なども伺っていますので、こちらもご参考ください。