AIが切り開く創薬の未来
毎年、新しい薬を開発するためには長い時間と大きなコストがかかります。しかし、最新のAI技術はこの状況を変えようとしています。特に、「生成AI」と「デジタルツイン」という技術が主導することにより、新薬の検索、証明、自動化を大きく進めています。
生成AIが新薬の候補物質を作り出す
生成AIは、学習したデータを基に新しい物質を生成する技術です。創薬分野では、以下のような役割を果たしています。
- ウィルス、ガン、トランスフォーマーなどを利用した新しい薬剤候補物質の設計
- 悪影響を持たない為に必要な性質を検索
- 人体に対して低毒性を持つ能動の選択
不安定な生物データを用いても、生成AIが正確な物質を紹介することで、薬の開発サイクルは楽になるでしょう。
デジタルツインで人体の反応を予測
デジタルツインは、人体の構造や機能を仮想世界に再現する技術です。創薬においては以下のような為に活用されています。
- 薬の作用や剥射をシミュレーションにより検証
- 人体の状態を体内データでモデル化
- 自己に合った薬を選択する個別化医療
実際に薬を使わずに、人体の代わりにデジタルツインで証明を行えるため、自己に合った薬を快速に検証することが可能です。
AI創薬は未来の薬をどう変えるか？
AIを活用した創薬は実際に次のような変革をもたらしています。
- 薬の開発にかかる時間の大幅短縮
- コストの削減
- 新しい薬の成功率を上げる
このようなプロセスがあることで、いままで効果的な薬が見つかっていなかった病気や痛みの治療が得られる可能性があります。
結論: AI創薬の未来に期待
生成AIやデジタルツインの技術を駆使することで、創薬は新たな段階に入っています。証明のスピードが上がり、薬が悪影響を持たないようになることが期待されます。
参考資料
- A. Gangwal, A. Lavecchia, Unleashing the power of generative AI indrug discovery, Drug Discovery Today, 29(6), 2024.
- M. Bordukova, N. Makarov, R. Rodriguez-Esteban, F. Schmich & M.P. Menden, Generative artificial intelligence empowers digital twins in drug discovery and clinical trials. Expert Opinion on Drug Discovery, 19(1), 33–42, 2024.
- M.K.P. Jayatunga, M. Ayers, L. Bruens, D. Jayanth, C. Meier, How successful are AI-discovered
- drugs in clinical trials? A first analysis and emerging lessons, Drug Discovery Today, 29(6), Number 6, 2024.
本記事は生成AIを活用して作成しています。内容については十分に精査しておりますが、誤りが含まれる可能性があります。お気づきの点がございましたら、コメントにてご指摘いただけますと幸いです。
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