AI創薬

AI創薬(AI-driven drug discovery)とは、人工知能(AI)を活用して新しい薬を効率的に見つけ出すプロセスのことです。従来の創薬に比べて、時間とコストを大幅に削減できる可能性があります。

AI創薬革命:Microsoft Azure AI Foundry、BioEmu、TamGenを活用した新薬開発プロセスのインフォグラフィック。標的解析から化合物設計、2025年の市場予測(新薬の30%がAIから誕生)までの流れを示している。

【2025年最新】MicrosoftのAI創薬がもたらす医療革命:BioEmuとTamGenの衝撃を徹底解説

1.はじめに:AI創薬は「理論」から「臨床」のフェーズへ 2025年12月現在、医療業界におけるAIの役割は劇的な変化を遂げています。かつては補助的なツールに過ぎなかったAIが、今や新薬開発の心臓部として機能しています。 […]

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従来の創薬とAI創薬の比較インフォグラフィック。従来の開発は成功率10%・期間10〜15年であるのに対し、AI創薬は第1相試験の成功率が80-90%・期間が1〜2年に短縮されることを示している。

武田薬品がAIで皮膚疾患治療を革新!成功率90%の『AI創薬』が切り拓く2025年の新常識

1.はじめに こんにちは、「ファーマAIラボのブログ」へようこそ!2025年も残すところあとわずかとなりましたが、製薬業界に激震が走る素晴らしいニュースが飛び込んできました。武田薬品工業がAI(人工知能)を活用して開発さ

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AI創薬技術「Molecular Transformer」の仕組みと効果を示し、化学構造からSMILES記法への変換、化学反応の予測、90%超の予測精度による創薬プロセスの加速、希少疾患・個別化医療への応用を示した図

AI創薬の革命児「Molecular Transformer」が変える新薬開発の未来と化学反応予測

1.はじめに:医療の未来を拓く「化学の言語化」 日々、臨床現場や研究室で医療に携わる皆様にとって、「新薬の開発」がいかに長く、険しい道のりであるかは周知の事実でしょう。一つの新薬が承認されるまでに10年以上の歳月と数千億

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AI創薬支援プラットフォーム「ASKCOS」の仕組みを解説する図。化学合成の巨大迷路という課題と、ASKCOSが提供する逆合成解析、未知のルート発見、不純物予測、および創薬の民主化という解決策を示しています。

MIT発のAI創薬「ASKCOS」とは?新薬開発を加速する合成革命の全貌

1.はじめに 新薬が患者さんの手元に届くまでには、10年以上の歳月と数千億円規模の費用がかかると言われています。その長い道のりにおいて、最も高いハードルの一つが「目的の化合物をどうやって作るか」という合成ルートの設計です

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AI創薬ツールAiZynthFinderの概要図:逆合成解析の仕組み(モンテカルロ木探索とニューラルネットワーク)と、早期合成妥当性評価、特許戦略への活用シーンを解説

【2025年版】AI創薬の必須ツール「AiZynthFinder」徹底解説!合成ルート探索の自動化がもたらす未来

1.はじめに:なぜ今、AIによる「逆合成解析」が注目されるのか 2025年を迎え、創薬研究の現場では「AI(人工知能)」という言葉を聞かない日はありません。しかし、AIが実際にどのように日々の研究を助けてくれるのか、具体

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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

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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

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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

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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

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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

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