治療法を探す
2018年11月、アメリカ食品医薬品局は、アレイバイオファーマ社（Array BioPharma）が発見し、ロクソ・オンコロジー社（Loxo Oncology）が開発した薬剤ビトラクビ（Vitrakvi）を承認しました。ビトラクビは神経栄養因子受容体チロシンキナーゼ（NTRK）融合遺伝子陽性の固形腫瘍患者の治療に使用されます。これは腫瘍の位置ではなく、遺伝的プロファイルに基づいて患者を治療することが承認された最初の低分子癌治療薬でした。ビトラクビは、最近まで探索されていなかった化学分野の新しい領域に由来するため注目に値します。
ビトラクビは、ドラッグハンターがこれまで探索されていない領域を調べて新薬を見つけることによって、いかに既知の化学分野の境界を押し広げているかを示す好例です。 今日、多くの研究者が化学分野のより体系的な探索を通して治療法を探し求めています。新しい技術やアプローチによって、創薬がはるかに前向きなものになり、時間とリソースを節約し、治療法を市場により早く投入できるようになりました。
化学分野の大海原を探索する
CAS REGISTRYSM の分析により、製薬会社がとても広大な化学分野の未知の領域で新薬を発見しようと競争しているため、イノベーションのペースが加速していることが分かります。
CAS REGISTRY は既知および研究されている化学物質を全て収録したもので、過去10年間でその量が2倍以上に増え、現在約1億5千万件の固有物質が登録されています。しかしながら、化学分野では薬物のような特徴を有する1060数の可能な分子の組み合わせがあると推定されています。そのような大きな数字を理解することは困難です。これに対して、既知の宇宙には推定1024個の星が存在します。
私たちは化学分野のほんの一部分しか理解していないのが現実です。化学分野の大部分はまだ探索されておらず、それは世界で最も困難な疾患の治療法を探している者にとってとてつもない機会を意味します。しかし問題は、この化学領域をいかに効率よく探索して治療法を見つけるかということになります。
薬物送達を変えるAIの可能性
製薬業界のビジネスリーダーは、創薬努力をさらに推進する人工知能（AI）の変革力を認識しています。大手企業は既に、AIアプリケーションを使用した化学分野の広範囲の探索を開始し、開発の可能性のある候補を見つけるために数億の仮想化合物を検索しています。将来的には、これが創薬過程の標準的な一部になると予想されます。
しかしながら、AIの開発と成長には課題が伴わないわけではありません。
AIの成功を向上させる鍵となるクリーンデータ
現在、データサイエンティストはモデル自体を構築するのではなく、アルゴリズムにフィードするために必要なデータを調達してクリーンアップするのに80%もの時間を費やしています。彼らが直面している問題は、AIと機械学習アルゴリズムを訓練するために、クリーンで関連性のあるデータセットを見つけることです。生データはたくさんありますが、有用なものにするには、精密化、解釈、構造化、そしてインデックス化の必要性があります。
これはAI技術における非人工的なコンポーネントの重要性を浮き彫りにしています。人的要素。人間と連携して稼働するAIシステムは、どちらかが単独で達成できる以上のことを達成できます。AIが反復的で戦術的な機能を人間よりもはるかに早く実行する一方で、研究者は認識能力を使用してクリーンで関連性のあるデータとフィードバックを提供します。 膨大な量のデータを素早く検討することで、AIはパターンや異常を同定し、研究者が発見できなかったであろう情報を研究者に提供することができます。
CAS 分子記述子で研究を加速化
CAS は、分子の生物活性を予測するために、専有の分子記述子とさまざまなAI技術を組み合わせた特許出願中のアプローチを開発しました。それは関心のある標的と相互作用する全ての既知の分子を最初に検討することによって行います。次に、それらの分子を分解して、どの部分または断片が活性分子にわたって共有されるかを正確に同定します。最後に、これらの成分を含む仮想化合物を化学分野で検索して、望ましい生物活性を持つ可能性が最も高い分子を同定します。
この方法は、新しい薬物候補を同定するために研究所で合成および分析する必要がある化合物の数を大幅に削減します。
CAS 記述子は、他の一般的に使用される分子フィンガープリントよりも粒度の高いレベルで、特定分子の一定の構造的特徴を抽象的に表現できます。一連の検証テストにおいて、CAS 記述子の精度は、Morgan フィンガープリントを利用した一般的な機械学習アルゴリズムよりも最大45%優れていました。
独自のAIプラットフォームを持つ大手製薬会社は、CAS 分子記述子を利用してより正確で詳細な結果を得る恩恵を受けています。AI機能が制限されている中小企業は、CAS が提供するデータ、技術、および専門知識を活用して、創薬プロセスを強化することができます。関心のあるターゲットにとり最も有望な化学分野の特定領域を指摘することによって、研究効率と研究開発投資の利益率を高めることが目標です。
100年以上にわたり、CAS の科学者たちは世界中の特許、学術誌、その他の科学刊行物から入手可能な最も厳格で詳細な化学情報のコレクションの収集を続けています。この経験と献身によって、この分野での成功を支えるのに最適な何百人もの科学者や技術者を含む独自の専門知識と人材を弊社にもたらしました。CAS との提携によって、創薬エンジンを高速化するのに必要なデータ、技術または専門知識がいかに得られるかについては、弊社までお問い合わせください。