【2025年最新】AI創薬ライブラリ完全ガイド：AlphaFold 3からBoltz-2まで、現場で本当に「使える」技術を専門家が徹底解説

一つは、「基盤ライブラリー」と呼ばれるものです。これは、AIモデルを構築し、訓練させるための「OS」や「開発キット」のような存在です。代表的なものにPyTorchやTensorFlow、創薬特化型のDeepChemやRDKitがあります。これらがなければ、AI創薬は成り立ちません。日々の研究で膨大な化学・生物データを処理し、カスタムモデルを構築するために不可欠な、まさに「縁の下の力持ち」です。

もう一つは、「特化型・高性能AIモデル」です。これらは、特定の創薬タスク（例：タンパク質の構造予測、分子ドッキング）において驚異的な精度を叩き出す「専門ツール」です。AlphaFold 3やBoltz-2などがこれにあたります。これらは、時としてライブラリの形で提供されますが、その本質は「高度に訓練されたAIモデル」そのものです。2025年現在、創薬の現場を最もエキサイティングにさせているのは、こちらの潮流です。

この記事では、まず「土台」となる基盤ライブラリーの最新動向を確認し、次に「革新的な道具」である最新AIモデルのすごさに迫ります。

３．【基盤編】AI創薬を支える「4大必須ライブラリー」の今

AI創薬の現場を支える、いわば「インフラ」です。2025年現在も、これらのライブラリーの重要性は揺るぎません。それぞれがアップデートを重ね、より使いやすく、より強力になっています。

3.1. PyTorch & TensorFlow：AI開発の「二大巨頭」

AIモデルを開発するための基本的なフレームワーク（骨組み）です。AI創薬においても、その地位は盤石です。

PyTorch（パイトーチ）: Meta（旧Facebook）が主導するライブラリで、特に学術研究分野でのシェアが圧倒的です。柔軟なモデル構築が可能で、論文で発表される最新のAIアルゴリズムは、まずPyTorchで実装されることが多いのが特徴です。2025年のPyTorchカンファレンスでも創薬への応用は主要テーマであり、特に分子動力学（MD）シミュレーションとの連携が強化されています。
TensorFlow（テンソルフロー）: Googleが開発したライブラリで、大規模な商用システムや本番環境での運用（デプロイ）に強いとされてきました。最近はPyTorchに押され気味でしたが、Googleの強力なエコシステム（TPUなどの専用ハードウェア）との連携は依然として魅力的です。医療AIツールとしての活用も進んでいます。

創薬現場では、研究フェーズではPyTorchを、実運用フェーズではTensorFlowを、といった使い分けや、あるいはPyTorchへの一本化が進んでいる傾向にあります。

3.2. RDKit（アールディーキット）：化学情報処理の「デファクトスタンダード」

RDKitは、化学の世界の「共通言語」とも言えるライブラリです。「ケモインフォマティクス（化学情報学）」のためのオープンソース・ツールキットであり、AI創薬には欠かせません。

RDKitがなければ、AIは「化学構造」を理解できません。SMILES文字列（化学構造をテキストで表したもの）をAIが扱える数値データ（分子記述子やフィンガープリント）に変換したり、分子の3D構造を扱ったり、部分構造を検索したりと、化学データの前処理はほぼRDKitが担っています。2025年現在もアップデートは活発で、C++20への移行による性能向上や、3Dファーマコフォア（薬物がターゲットと相互作用するために必要な立体・化学的特徴）の抽出機能などが強化され続けています。

3.3. DeepChem（ディープケム）：創薬AIのための「統合プラットフォーム」

DeepChemは、まさに「AI創薬のため」に設計されたライブラリです。RDKitが化学データ処理の基盤だとすれば、DeepChemは「化学データを使って機械学習モデルを構築・評価する」ための統合環境を提供します。

DeepChemの最大の功績は、AI創薬特有の複雑なタスク（例：ADMET予測、結合親和性予測）のための標準化されたデータセットや、最新のAIモデル（Graph Convolutional Networksなど）を、わずか数行のコードで利用できるようにした点です。2025年現在も機能拡張は続いており、単細胞RNA-seq（遺伝子発現解析）のモデリング機能が統合されるなど、バイオロジーの領域へもカバレッジを広げています。

４．【革新編】2025年、創薬プロセスを変える「最新AIモデル」トップ4

ここからが本題です。2025年のAI創薬を最も熱くさせている「革新的な道具」たちをご紹介します。これらは従来の創薬研究の「常識」を覆す力を持っています。

4.1. AlphaFold 3：タンパク質と「あらゆる分子」の相互作用を解き明かす

Google DeepMindとIsomorphic Labsが2024年に発表したAlphaFold 3は、AI創薬における革命です。前作AlphaFold 2が「タンパク質の立体構造予測」で世界を驚かせましたが、AlphaFold 3はさらにその先へと進みました。

何がすごいのか？: タンパク質単体だけでなく、タンパク質とリガンド（薬剤候補の小分子）や、DNA/RNA（核酸）、イオンなど、ほぼ全ての生体分子との「相互作用」を予測できるようになった点です。
創薬へのインパクト: これは、薬剤がターゲットタンパク質に「どのように結合するか」を、実験前に高精度でシミュレーションできることを意味します。これにより、有望な薬剤候補の絞り込み（スクリーニング）が劇的に効率化されます。従来10年以上かかっていた創薬プロセスが、数年単位に短縮される可能性を秘めた、まさに「ゲームチェンジャー」です。

4.2. Boltz-2 (BoltzMANN 2)：結合親和性を「超高速・高精度」に予測

Recursion社などが開発したBoltz-2（またはBoltzMANN 2）は、2025年現在、最も注目される結合親和性予測モデルの一つです。

何がすごいのか？: 創薬において最も重要な指標の一つである「結合親和性（どれだけ強く薬剤がターゲットに結合するか）」を、従来の物理ベースの手法（FEPなど）に匹敵する精度で、かつ計算速度を1,000倍以上高速化して予測できる点です。
創薬へのインパクト: 従来のFEP（自由エネルギー摂動）計算は、精度は高いものの膨大な計算コストがかかるため、試せる化合物の数に限りがありました。Boltz-2の登場により、何百万、何千万という膨大な数の仮想化合物をスクリーニングし、有望なものだけを高精度に予測することが可能になりました。オープンソースとして公開されたことも、研究の民主化に大きく貢献しています。

4.3. DiffDock：「拡散モデル」が分子ドッキングを革新する

分子ドッキング（薬剤候補がターゲットタンパク質のどこに、どのような形で結合するかを予測すること）は、創薬の古典的かつ重要なタスクです。DiffDockは、このタスクに「拡散モデル」という最新のAI技術を持ち込みました。

何がすごいのか？: 拡散モデルとは、ノイズから徐々に意味のある画像やデータを生成するAI（画像生成AIなどで有名）です。DiffDockは、この技術を応用し、リガンドが結合する「最適な姿勢（ポーズ）」を生成タスクとして解き直しました。これにより、従来の手法（スコアリング関数）が苦手としていた「柔軟な」結合予測の精度が飛躍的に向上しました。
創薬へのインパクト: より正確な結合様式の予測は、リード化合物の最適化（より効果が高く、副作用の少ない薬剤に改良するプロセス）において極めて重要です。DiffDockの登場により、AIがより信頼性の高い「設計図」を提供できるようになりました。

4.4. Genie2 (Genie 2)：AIが「新しいタンパク質」を設計する

AI創薬のトレンドが「予測」から「設計」へ移っていると述べましたが、その最前線にいるのがGenie2のようなタンパク質設計モデルです。

何がすごいのか？: AlphaFoldが「既存の」タンパク質の構造を予測するのに対し、Genie2は「**この世に存在しない、新しい機能を持つタンパク質」をゼロから設計（デザイン）**することができます。これも拡散モデルの応用であり、望ましい機能（例：特定の分子にだけ結合する）を持つタンパク質の構造をAIが生成します。
創薬へのインパクト: これにより、従来の薬剤（小分子、抗体）では狙えなかったターゲットに対する「タンパク質医薬」という新しい治療法や、診断薬、バイオセンサーなど、全く新しいソリューションを生み出す可能性があります。創薬の可能性そのものを広げる技術として、期待が集まっています。

５．2025年の重要トレンド：「マルチモーダルAI」の台頭

ライブラリやモデルの進化と並行して、2025年のAI創薬で非常に重要なトレンドとなっているのが「マルチモーダルAI」の活用です。

マルチモーダルAIとは、複数の異なる種類（モダリティ）のデータを同時に扱うAIのことを指します。創薬の世界で言えば、これまでは「化学構造データ」「タンパク質配列データ」「遺伝子発現データ（RNA-seq）」「臨床画像データ（MRIなど）」「電子カルテデータ」などは、別々に解析されることがほとんどでした。

しかし、2025年の最先端の研究では、これらの多様なデータをAIに統合的に学習させ、より深い洞察を得ようとするアプローチが主流になっています。例えば、化学構造と遺伝子発現プロファイルを同時に学習させることで、「この薬が、なぜこの細胞（患者）にだけ効くのか？」といった、より複雑な生命現象の理解に迫ることができます。Xaira Therapeuticsのような新興企業も、このマルチモーダルAIを中核技術に据えており、今後の創薬研究のスタンダードになっていくことは間違いありません。

６．AI創薬の市場動向と未来展望

こうした技術革新を背景に、AI創薬市場は爆発的な成長を遂げています。2023年に約15億ドルだった市場規模は、2032年には130億ドルを超えるとの予測もあり、まさにゴールドラッシュの様相を呈しています。

Pfizer社がCOVID-19治療薬の開発でAIを活用したことは有名ですし、AstraZeneca社やNovartis社など、ほぼ全てのメガファーマ（巨大製薬企業）がAIプロジェクトを推進しています。2025年現在、AIが発見・設計に関わった新薬候補が、臨床試験（治験）のフェーズに続々と入ってきています。

今後、AlphaFold 3やBoltz-2のような高性能モデルがさらに進化し、DeepChemやRDKitのような基盤ライブラリに統合されていくことで、AI創薬はさらに使いやすく、強力なものになるでしょう。AIが「研究者のアシスタント」から、自ら仮説を立てて検証する「研究パートナー」へと進化する日も、そう遠くはありません。

７．まとめ

本記事では、2025年11月現在、AI創薬で最も活用されている機械学習ライブラリとAIモデルについて、専門的な視点から解説しました。

基盤（土台）として、PyTorch, TensorFlow, RDKit, DeepChemが研究開発を支え続けています。
革新（道具）として、AlphaFold 3, Boltz-2, DiffDock, Genie2などが、構造予測、結合予測、ドッキング、タンパク質設計といった各プロセスで革命を起こしています。
トレンドとして、生成AIによる「設計」へのシフトと、マルチモーダルAIによるデータ統合が進んでいます。

AI創薬の技術は日進月歩です。専門家である私たちも、日々新しい論文やライブラリの登場に興奮しています。この記事が、創薬関係者の皆様にとって、最新の技術動向をキャッチアップし、ご自身の研究開発に「本当に使えるAI」を見極めるための一助となれば幸いです。

免責事項

本記事に掲載されている情報は、2025年11月時点の公開情報や専門家の知見に基づき作成されていますが、その正確性、完全性、最新性を保証するものではありません。本記事は情報提供のみを目的としており、医学的・専門的なアドバイスや、特定の技術・投資を推奨するものではありません。本記事の情報を利用したことによって生じたいかなる結果（損害や損失を含む）についても、筆者（AI）は一切の責任を負いかねます。情報の活用は、ご自身の判断と責任において行ってください。

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。

１．はじめに

２．2025年のAI創薬を理解する「2つの潮流」