その結果
- 化合物とタンパク質の相互作用ネットワークのデータベース「STITCH」にある100万以上のデータをそれぞれ数値ベクトルに変換し、AIに学習させた。その数値ベクトルを足し合わせ、演算を進めることで、その化合物がどの程度「薬らしい」かを数値で表すという。
- 市販されている化合物が10億近く登録されているデータベースから、がんの悪性化に関わる酵素「PPAT」を抑制する化合物をこのAIで検索した結果、世界で初めてPPATの活性を阻害する化合物を発見したという。研究チームが検証したところ、この化合物にPPATの抑制効果があることを確かめられたとしている。
- さらに、新型コロナウイルス感染症の治療に有望な化合物を予測したところ、すでに緑内障治療薬や利尿薬として日本でも承認されている「エトキシゾラミド」という化合物が条件に合致。実験では、新型コロナウイルスの感染を抑え、デルタ株を含めさまざまな変異ウイルスから細胞を保護する働きを確認したという。
データベースの膨大な凡例と研究者の暗黙知を結び合わせるだけでなく、MIで一番肝心な「創薬をはじめとする実験・研究の時間的短縮」を期待通りに果たせるシステムが、やっと出てきたということですね。
素晴らしいよ。ゆっきー。ぬか喜びで終わりたくないから論文の査読はよ。
あらゆる病気の治療薬をAIで発見？ 九大などが査読前論文を発表 「タンパク質の立体構造を使わず高速に探せる」
九州大学などの研究グループは9月27日、疾病の原因となるタンパク質のアミノ酸配列から治療薬を見つけ出すAI「LIGHTHOUSE」（灯台の意）を開発したとする論文を発表した。がんや感染症、生活習慣病などの治療薬を予測する実験で検証したところ、新たな抗がん剤や抗菌薬を見つけられたという。ただし、この論文は査読前のもので第三者によるレビューは受けていない。
タンパク質は20種類のアミノ酸配列で構成され、化学的特性などにより複雑に折りたたまれた立体構造を取る。この立体構造が分かれば疾病の原因を特定し、治療薬を探すこともできるが、タンパク質の立体構造を解明するには数カ月から数年の時間がかかるといわれており、多くの時間やコストがかかる。AIを使った創薬研究も盛んだが、その多くはコンピュータシミュレーションのみの解析で、実際に新しい薬を見つけたわけではないという。
そこで研究チームは、より簡単に入手できるタンパク質のアミノ酸配列のみから治療薬候補を高速に見つけ出すAIの開発に着手。
化合物とタンパク質の相互作用ネットワークのデータベース「STITCH」にある100万以上のデータをそれぞれ数値ベクトルに変換し、AIに学習させた。その数値ベクトルを足し合わせ、演算を進めることで、その化合物がどの程度「薬らしい」かを数値で表すという。
市販されている化合物が10億近く登録されているデータベースから、がんの悪性化に関わる酵素「PPAT」を抑制する化合物をこのAIで検索した結果、世界で初めてPPATの活性を阻害する化合物を発見したという。研究チームが検証したところ、この化合物にPPATの抑制効果があることを確かめられたとしている。
さらに、新型コロナウイルス感染症の治療に有望な化合物を予測したところ、すでに緑内障治療薬や利尿薬として日本でも承認されている「エトキシゾラミド」という化合物が条件に合致。実験では、新型コロナウイルスの感染を抑え、デルタ株を含めさまざまな変異ウイルスから細胞を保護する働きを確認したという。
（2021/9/27 IT Media）
ここで「MAD ウマ娘 うしろのオグリ」を紹介。
圧倒的存在感。
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