AI創薬の革命児「DiffDock」とは？医療関係者が知っておくべき次世代分子ドッキングの仕組み
１．はじめに：AIが切り拓く新しい創薬のカタチ 現代の創薬において、最も時間がかかり、かつ重要な工程の一つが「新薬の種（候補化合物）」を見つけ出す作業です。これまで、コンピューター上で化合物とタンパク質の結合をシミュレー […]
AI創薬の最前線！深層学習ツール「GNINA」が変える分子ドッキングの新常識
1. はじめに：AIが切り拓く「新薬開発」の新しい形 現代の医療において、新薬の開発には膨大な時間とコストがかかることが大きな課題となっています。一般的に、一つの薬が誕生するまでには10年以上の歳月と数千億円規模の投資が
【AI創薬の新常識】sminaで加速する次世代の薬剤開発と再スコアリングの重要性
はじめに：AI創薬が医療の未来をどう変えるのか 近年、医療の世界ではAI（人工知能）の活用が急速に進んでいますが、その中でも最もエキサイティングな分野の一つが「AI創薬」です。従来、一つの新薬を開発するには10年以上の歳
AI創薬の最前線！AutoDock Vinaで加速する新薬開発の仕組みと医療への貢献
１．はじめに：なぜ今、医療現場で「AI創薬」が注目されているのか 現在、医薬品開発の世界では「AI創薬」という言葉が日常的に飛び交うようになりました。従来、一つの新薬を世に送り出すには、10年以上の歳月と数千億円規模の投
AI創薬の最前線：PyRxによる大規模イン・シリコスクリーニングの完全ガイド
１．はじめに：AI創薬がもたらす医療の変革 現代の創薬プロセスは、膨大な時間とコストを要する挑戦の連続です。その中で、コンピュータ上で化合物を予測・選別する「イン・シリコ（In Silico）スクリーニング」は、研究の効
AI創薬の基礎：ChEMBL WebResource Clientで生物活性データを自由自在に操る方法
１．はじめに：なぜ今、医療関係者に「データの扱い方」が必要なのか 現代の創薬シーンにおいて、AI（人工知能）の活用はもはや無視できない潮流となっています。新しい薬の候補を見つけ出すプロセスは、かつては膨大な時間と費用を投
【AI創薬入門】PythonとPubChemPyで加速する新薬開発：SMILES取得から解析まで
１．はじめに：医療現場とAI創薬の交差点 現代の医療において、新薬の開発スピードを上げる「AI創薬」への注目がかつてないほど高まっています。医師や薬剤師、研究者の皆様にとって、膨大な論文やデータベースから最適な化合物を見
【創薬の新常識】FAF-Drugs4で加速する化合物スクリーニングと毒性予測の最前線
１．はじめに 医療・創薬研究の現場では、日々膨大な数の化合物がスクリーニングされています。しかし、実験でヒットした化合物がすべて「薬」の候補になるわけではありません。多くの化合物が、後の段階で毒性や吸収の悪さから脱落して
CMNPDとは？天然物データベースを活用した次世代の効率的創薬アプローチ
１．はじめに：なぜ今、天然物データベースが注目されるのか 創薬の歴史において、ペニシリンやイベルメクチンのように、天然物は常に画期的な医薬品の源泉となってきました。しかし、未知の素材から有効成分を特定する従来の手法は、膨
AI創薬を加速させるPDBFixerの活用法：タンパク質構造の自動修復からシミュレーション準備まで
１．はじめに：なぜ創薬において「構造の修復」が必要なのか 現代の創薬研究、特にコンピュータを駆使したAI創薬において、タンパク質の立体構造データは欠かせない情報源です。私たちは通常、PDB（Protein Data Ba