AI創薬の最前線：scikit-learnが変える新薬開発の未来と医療従事者が知っておくべき基礎知識
１．はじめに：なぜ今、医療現場で「AI創薬」が注目されるのか 2025年現在、AI（人工知能）を活用した創薬プロセスは、単なる研究段階を超え、実際の臨床現場へとその成果が届き始めています。かつて、1つの新薬を生み出すには […]
scikit-learn
プログラミング言語のPythonで利用できる、世界的に最も普及しているオープンソースの機械学習ライブラリです。
主な特徴は以下の通りです。
幅広い機能: 分類、回帰、クラスタリング、次元削減といった、AI構築に必要な主要アルゴリズムを網羅しています。
創薬への活用: 化合物の活性予測、副作用の予測、薬物動態特性（ADMET）の評価などに広く用いられています。
高い親和性: 化学情報学ツールのRDKitや、2025年に登場した統合ツール「Scikit-Mol」と組み合わせることで、高度な創薬パイプラインを容易に構築できます。
創薬研究の現場では、データの解析から予測モデルの構築までを支える、まさに「標準的な道具箱」としての地位を確立しています。