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AI創薬の最前線！OpenMMで加速する分子動力学シミュレーションの基礎と活用法

1. はじめに：なぜ今、医療研究にMDシミュレーションが必要なのか現代の創薬研究において、コンピュータ上で分子の動きを再現する「分子動力学（MD：Molecular Dynamics）シミュレーション」は欠かせない技術 […]

1. はじめに：薬剤師国家試験は「臨床の鏡」へ薬剤師国家試験は、時代の要請に合わせて進化を続けています。2024年度から導入された「改訂モデル・コア・カリキュラム（薬学教育の標準的なガイドライン）」に基づき、2029年

１．はじめに：なぜ今、分子の「数値化」が必要なのか現代の創薬シーンにおいて、AI（人工知能）や機械学習の活用はもはや無視できない潮流となっています。新薬の候補となる化合物を見つけ出し、その有効性や安全性を予測するために

はじめに：なぜ今、医療現場や創薬に「Open Babel」が必要なのか現代の創薬研究は、実験室（ウェット）からコンピュータ上（ドライ）へとその舞台を広げています。特にAI（人工知能）を用いた新薬候補の探索において、最も

1. はじめに：2026年、医療AIは新たなフェーズへ 2026年1月7日、OpenAI社が発表した「ChatGPT Health」は、日本の医療界にも大きな衝撃を与えました。これまでのAIは、汎用的な知識を提供する「物

１．はじめに：AI創薬における「データの質」という課題近年、AI（人工知能）を用いた新薬開発、いわゆる「AI創薬」が急速に進展しています。膨大な化学物質の中から、特定の疾患に効果を持つ候補を探し出すプロセスは、まさに「

1. はじめに：医療現場でAI自作が求められる理由現代の医療現場では、日々膨大な情報が更新され、業務の効率化が急務となっています。しかし、汎用的なAIでは病院独自のルールや専門的な症例に対応しきれないケースも少なくあり

１．はじめに：なぜ今、医療現場で「分子の動き」を知る必要があるのか現代の創薬研究において、ターゲットとなるタンパク質と薬候補物質（リガンド）が「どのように結合し、どのように動くか」を理解することは、治療薬の有効性や安全

1. はじめに：AIは薬剤師の「敵」か「味方」か現在、医療現場ではAI（人工知能）の導入が急速に進んでいます。特に薬剤師業界においては、「AIが仕事を奪うのではないか」という不安の声を聞くことも少なくありません。しかし

１．はじめに医療の現場では、タンパク質の構造異常が病気に直結することが知られています。近年、この複雑なタンパク質の動きをコンピューター上で再現する「分子動力学（MD）シミュレーション」が、治療薬の開発や病態解明において