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 […]

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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、

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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

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AI創薬技術DiffDockの仕組みを解説したインフォグラフィック。従来の分子ドッキング手法の課題を解決し、拡散モデルによって高速化、AlphaFold連携、確信度評価を実現する流れを示した図

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

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AI創薬ツール「GNINA」の仕組みと特徴を解説したインフォグラフィック。3D-CNN技術、デュアルスコアリング、活用の4ステップ、創薬の未来(スクリーニング高速化や共有結合阻害剤)について図解しています。

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

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AI創薬ツール「smina」の革新技術(再スコアリング、カスタムスコアリング)と実践的なワークフロー(ターゲット準備、高速スクリーニング、結果解析)を解説したインフォグラフィック画像

【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

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AI創薬ツール「AutoDock Vina」の仕組みを解説するインフォグラフィック。鍵(薬候補)と鍵穴(タンパク質)の結合シミュレーション、3Dデータを用いた高速計算、Affinity値による候補の絞り込み、オープンソースによる短時間スクリーニング、AIとの融合による再評価の5つのステップをイラストで説明しています。

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

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AI創薬ツールPyRxによる大規模イン・シリコスクリーニングの7つのステップを解説するインフォグラフィック

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

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AI創薬のためのChEMBL活用ガイド。ターゲット特定から活性データの抽出、洗浄、化合物構造の追加を経て、AI学習用データセットを完成させるまでの5つのステップを示すインフォグラフィック

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

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AI創薬におけるPythonライブラリ「PubChemPy」の活用フロー図。データ収集の自動化からバーチャルスクリーニング、ADMET予測、生成AIによる新分子設計までの流れをイラストで解説しています。

【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

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