ファームAIラボ - パート 9

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 […]

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

１．はじめに：AI創薬における「質の高いデータ」の重要性現代の創薬シーンにおいて、コンピュータを用いた「AI創薬」や「イン・シリコ（in silico）スクリーニング」は欠かせない存在となっています。膨大な化合物ライブ

１．はじめに：医療現場とAI創薬の距離現在、私たちが日常的に処方し、使用している薬剤の裏側では、驚異的なスピードで「デジタル変革」が起きています。かつて一つの新薬を開発するには、10年以上の歳月と数千億円の費用が必要で

１．はじめに：AI創薬のハードルを劇的に下げる「scikit-mol」とは？近年、製薬業界やアカデミアにおいて「AI創薬」という言葉を耳にしない日はありません。膨大な化合物ライブラリから、目的の生物活性を持つ候補物質を

１．はじめに医療論文の読み方が変わる！Scispace vs Elicit：効率的なエビデンス収集ガイド医療の質を向上させるためには、常に最新の知見を取り入れる必要があります。しかし、多忙な業務の中で膨大な論文を読む時

１．はじめに：なぜ今、AI創薬に「グラフ」が必要なのか現代の新薬開発には、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。一つの薬が世に出るまでに、10年以上の歳月と数百億から数千億円もの投資が必要と言われて

１．はじめに：2025年、看護の現場は劇的な変革の時を迎えている 2025年、日本の医療業界は大きな転換点を迎えています。長らく議論されてきた「2025年問題」がいよいよ現実のものとなり、看護現場ではかつてないほどの人材

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

１．はじめに：タンパク質研究の「静」から「動」への転換医療現場で日々処方される抗体医薬や酵素製剤。これらはこれまで、自然界に存在する構造をベースに改良を重ねて作られてきました。しかし、2025年現在、その常識が根底から