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 化学担当シニアディレクター、ベン・R・タフト博士との対談

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

蓄積される知識と急速に進化する技術により、創薬業界の変化のスピードは加速しています。昨日の課題は今日の機会となり、やがて明日の当たり前へと変わっていきます。 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でメディシナルケミストリー担当シニアディレクターを務めるベン・R・タフト博士に、構造活性相関(SAR)研究における課題と機会についてお話を伺いました。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。

CAS:この分野に入ってから、SAR研究において最も大きな変化は何でしたか?

CAS:AIや機械学習は、創薬や構造活性相関(SAR)にどのような影響を与えていますか?

CAS:AIや機械学習の活用には、作業のスピードアップ以外にもメリットはありますか?

CAS:今日の創薬化学者にとって、AIや機械学習は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お考えですか?

CAS:このボトルネックに対する有効な解決策はありますか?

CAS:現在多くの選択肢がある中で、なぜ低分子医薬品を開発するのでしょうか?

CAS:Via Nova Therapeuticsでのミッションについて教えていただけますか?

CAS:もし魔法の杖で創薬プロセスの何かを変えられるとしたら、何を変えますか?

ベン・タフトは2011年からメディシナルケミストとして活動しています。博士研究員を経てノバルティスに入社し、腫瘍領域の創薬研究に従事しました。その後、感染症領域の創薬へと転向。ノバルティスが感染症領域から撤退する際、ドン・ガネムとケリー・ウォンが設立したノバルティスの抗ウイルス薬スピンアウト企業であるVia Nova Therapeuticsに参画しました。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。