構造活性相関研究における、AI/ML (人工知能/機械学習)の利点は何か。

Via Nova Therapeutics社、化学部門担当シニアディレクター、Ben R. Taft博士(Ph.D.)との対談

Transparent blue capsules each holding intricate structures resembling cells or circuits.

増え続ける知識体系と急速に進化する技術により、創薬業界における変化のスピードは非常に速くなっています。昨日の課題が今日はチャンスに変わり、明日の世界では当然のものになります。

Via Nova Therapeutics社で医薬品化学部門のシニアディレクターを務めていたBen R. Taft博士(Ph.D.)と対談し、構造活性相関(SAR)研究における課題と可能性について議論しました。

この分野に携わるようになってから、SAR研究で体験した最大の変化とは何でしょうか。

CAS:AIとMLは、創薬やSARにどのような影響を与えているのでしょうか。

CAS:AIとMLを使用することで、作業のスピードアップ以外にどのようなメリットがありますか。

CAS:AIとMLは、今日の創薬化学者にとってどのような役割を果たしていますか。

CAS:低分子創薬における最大のボトルネックは何だと思いますか。

CAS:このボトルネックに対する良い解決策はありますか。

CAS:他の選択肢が数多く存在するのに、低分子薬を開発するのは、なぜでしょうか。

CAS:Via Nova Therapeuticsでの使命について教えていただけますか?

CAS:創薬プロセスにおいて何かを変えられる魔法の杖があるとしたら、何を変えますか?

Ben Taftは2011年から医薬品化学者として働いています。ポスドク研究を終えた後、彼はNovartisに入社し、腫瘍学の適応症に関する創薬段階の研究をを行いました。Novartis在籍中、彼は感染症の創薬に転向しました。その後、Novartisが感染症分野から撤退した際、Don GanemとKelly Wongによって設立されたNovartisの抗ウイルス部門のスピンオフ企業であるVia Nova Therapeuticsに参画しました。