pharmaailab

ADMET-AIの概要図。創薬の魔の谷とされるADMET問題を、次世代AIプラットフォームADMET-AIが高い精度、実用性、圧倒的スピードで解決し、承認薬データベースとの比較により橋渡しする仕組みを示したインフォグラフィック

ADMET-AIとは?創薬の「魔の谷」を超える最新AIツールの実力

1.はじめに:創薬研究における「安全性予測」のパラダイムシフト 日々の臨床や研究業務、本当にお疲れさまです。ファーマAIラボです。 私たちは日々、多くの新薬候補化合物が生まれては消えていく様子を目の当たりにしています。ご […]

ADMET-AIとは?創薬の「魔の谷」を超える最新AIツールの実力 続きを読む »

AI創薬のパラダイムシフト図解:AlphaFoldによる「構造予測」からGenie 2による「構造設計」への進化と、開発スピード向上・創薬困難ターゲット攻略・副作用低減という3つの臨床的インパクト

創薬AI「Genie 2」とは?AlphaFoldを超えた?タンパク質設計の衝撃

1.はじめに:予測から設計へ、AI創薬のパラダイムシフト 2025年も終わろうとしている今、医療の現場ではAIの活用が日常のものとなりつつあります。診断支援やカルテ作成におけるAIの活躍は目覚ましいですが、裏側の「創薬研

創薬AI「Genie 2」とは?AlphaFoldを超えた?タンパク質設計の衝撃 続きを読む »

AlphaFold3の革新的な機能(複合体予測・拡散モデル・サーバー)と、創薬応用におけるメリットおよび技術的限界(結合親和性・ダイナミクス)をまとめた解説図解

ノーベル賞技術を現場へ。AlphaFold3による構造生物学の民主化と創薬プロセスの未来

1.はじめに 2024年、Google DeepMind社のDemis Hassabis氏とJohn Jumper氏らがノーベル化学賞を受賞したことは、記憶に新しいことでしょう。その授賞理由は「タンパク質の構造予測」に対

ノーベル賞技術を現場へ。AlphaFold3による構造生物学の民主化と創薬プロセスの未来 続きを読む »

AI創薬新技術「DiffDock」のインフォグラフィック。従来の分子ドッキングにおける時間とコストの課題と、拡散モデルを応用したDiffDockによる解決策(成功率約2倍、速度最大12倍の性能向上、副作用予測などの臨床貢献)を対比して図解

【AI創薬の革命】DiffDockが変える医療の未来〜ドッキングシミュレーションの新常識〜

1.はじめに:なぜ今、AI創薬に注目が集まるのか 日々の診療や研究業務、誠にお疲れ様です。昨今、医療業界では「AI(人工知能)」の活用が急速に進んでいますが、特に「創薬」の分野において、10年に一度とも言える大きなパラダ

【AI創薬の革命】DiffDockが変える医療の未来〜ドッキングシミュレーションの新常識〜 続きを読む »

初心者向けGROMACS創薬シミュレーション環境構築ガイドのインフォグラフィック。Windows/WSL2、Mac/Homebrewでの構築方法と、PDBファイル変換から実行までのシミュレーション基本フローを視覚的に解説しています。

【初心者向け】GROMACSで始める創薬MDシミュレーション:Windows/Mac環境構築ガイド

1.なぜ今、医療現場で「MDシミュレーション」が必要なのか 現代の創薬研究や疾患メカニズムの解明において、コンピューター上で分子の動きを再現する「分子動力学(MD)シミュレーション」は欠かせない技術となりました。特にGR

【初心者向け】GROMACSで始める創薬MDシミュレーション:Windows/Mac環境構築ガイド 続きを読む »

核酸医薬の進化の軌跡を示すインフォグラフィック。1998年の最初の承認から始まり、LNPやGalNAcといった技術革新を経て、皮下注射が可能になり承認ペースが加速している現在までの歴史と主要なマイルストーンを3つの時代区分で解説しています。

核酸医薬とは?「半年効く注射」が変える医療の未来とメリット・デメリットをわかりやすく解説

1.はじめに 「病院でもらう薬」と聞いて、みなさんはどんなものを想像しますか? おそらく、風邪薬のような「白い錠剤」や、カプセル、あるいは点滴などを思い浮かべる方が多いのではないでしょうか。 実は今、医療の世界では、これ

核酸医薬とは?「半年効く注射」が変える医療の未来とメリット・デメリットをわかりやすく解説 続きを読む »

AIは医師のパートナーへ:NVIDIA Claraがもたらす3大医療革命。1. 診断の透明化:信頼できるAIの実現(「Clara Reason」でAIが「なぜ?」に答え、思考プロセスを言語化しブラックボックス問題を解決)、2. 創薬の加速化:「AIファクトリー」の衝撃(10年かかった創薬を数ヶ月へ短縮、デジタルラボで新薬を高速予測)、3. 手術と現場の革新:デジタルの力(デジタルツインで手術を予行演習、エージェントAIで医師の負担を軽減)。

2025年の医療AI革命:NVIDIA Claraが実現する「説明できる診断」と創薬の未来

1.はじめに:医療AIは「ブラックボックス」を卒業する 先生方は、AIによる診断支援システムに対してどのような印象をお持ちでしょうか。「精度が高いのはわかるが、なぜその結論に至ったのか根拠が見えない」「ブラックボックス化

2025年の医療AI革命:NVIDIA Claraが実現する「説明できる診断」と創薬の未来 続きを読む »

AIが加速させる製薬バリューチェーンと未来の成功戦略を解説したインフォグラフィック。創薬研究の期間短縮(2年を2日に)、セレンディピティの創出、製造品質保証の自動化、そしてAIをパートナーとする人材育成の重要性が図示されている。

【AI×創薬】薬の開発期間が「年」から「日」へ?製薬業界を変える驚きの未来技術

1.はじめに 私たちの生活になくてはならない「お薬」。 頭が痛いとき、熱が出たとき、あるいはもっと重い病気と闘うとき、薬は私たちの命と健康を支えてくれています。 しかし、ひとつの新薬が世に出るまでに、どれくらいの時間とお

【AI×創薬】薬の開発期間が「年」から「日」へ?製薬業界を変える驚きの未来技術 続きを読む »

タンパク質とリガンドの分子間相互作用(水素結合、塩橋、疎水性相互作用、π-スタッキング)を自動解析するソフトウェア「PLIP」の仕組みとメリットを説明するインフォグラフィック

AI創薬の成功を左右する「分子可視化」とは?PyMOLとPLIPの活用法を解説

1. はじめに AI創薬における「可視化」の重要性 AI創薬の現場では、コンピュータが数百万もの化合物の中から、ターゲットとなるタンパク質に結合しそうなものを選び出します。これを「バーチャルスクリーニング」と呼びますが、

AI創薬の成功を左右する「分子可視化」とは?PyMOLとPLIPの活用法を解説 続きを読む »

AI創薬ツールPLIPによるタンパク質とリガンドの相互作用解析の仕組み図。水素結合、疎水性相互作用、塩橋、π-スタッキングの4つの結合タイプと、入力から出力までの4ステップを解説しています。

AI創薬の効率を劇的に変えるPLIPとは?分子間相互作用の自動解析を徹底解説

1.はじめに:AI創薬における「相互作用」の重要性 現代の創薬研究において、AI(人工知能)の活用はもはや当たり前のものとなりました。特に、特定の病気の原因となるタンパク質(標的)に対して、どのような化合物(薬の候補)が

AI創薬の効率を劇的に変えるPLIPとは?分子間相互作用の自動解析を徹底解説 続きを読む »

上部へスクロール