アブストラクト
Japanese
| Title | 生成AIとケモインフォマティクスを活用した創薬支援システムの開発 |
|---|---|
| Subtitle | 創薬シリーズ (8) 創薬研究の新潮流 (64) 〜ベンチャーが拓く創薬研究〜 |
| Authors | 吉森篤史 |
| Authors (kana) | |
| Organization | 株式会社理論創薬研究所 |
| Journal | 日本薬理学雑誌 |
| Volume | 160 |
| Number | 2 |
| Page | 120-126 |
| Year/Month | 2025 / |
| Article | 報告 |
| Publisher | 日本薬理学会 |
| Abstract | 生成AIの急速な発展により, 機械翻訳, プログラミングコード作成など, 私たちの生活に欠かせない様々なサービスが生まれている. 創薬においても, 生成AIは, ケモインフォマティクスとともに発展をしており, シード/リード化合物の生成, 並びに最適化(de novoデザイン)等に利用され, 複数の成功事例が報告されるに至っている. In silico創薬におけるAI技術の活用は, これまで難しかった課題を解決し, 創薬の成功確率を劇的に向上させるものと期待されている. 株式会社理論創薬研究所(英名: ITM, Inc.)は, 独自のケモインフォマティクス技術を活用したin silicoによる創薬支援を目的に2004年に設立されたベンチャー企業である. 現在は, 最先端のAI技術とこれまでに蓄積されたケモインフォマティクス技術を融合した創薬支援システムの開発を行っている. 本稿では, 生成AIを活用したITMの技術を中心に紹介をする. |
| Practice | 薬学 |
| Keywords | 生成AI, ケモインフォマティクス, 物性予測, 構造活性相関, 深層学習 |
English
| Title | Development of drug discovery support system using chemoinformatics and generative AI technology |
|---|---|
| Subtitle | |
| Authors | Atsushi Yoshimori |
| Authors (kana) | |
| Organization | Institute for Theoretical Medicine, Inc. |
| Journal | Folia Pharmacologica Japonica |
| Volume | 160 |
| Number | 2 |
| Page | 120-126 |
| Year/Month | 2025 / |
| Article | Report |
| Publisher | The Japanese Pharmacological Society |
| Abstract | [Abstract.] In recent years, the rapid development of generative AI has given rise to a variety of services such as machine translation, sentence summarization, and programming code generation. In drug discovery, generative AI and chemoinformatics have been used for seed/lead compound generation and optimization, and several successful cases were reported. The use of AI technology in drug discovery is expected to solve previously difficult problems and dramatically improve success rate in drug discovery. ITM, Inc. is a venture company established in 2004 to support drug discovery in silico using original chemoinformatics technology. Currently, ITM is developing a drug discovery support system that combines state-of-the-art AI technology and chemoinformatics technology. This paper introduces ITM's technology with a focus on the use of generative AI. |
| Practice | Pharmaceutical sciences |
| Keywords |
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