Google、化学AIで創薬候補を1時間で提案

Google DeepMindは、Google Antigravityに化学情報学向けの機能を加え、創薬候補の探索を支援する手法を紹介しました。肺がん治療薬に関する実例では、数千の化合物を調べ、分析と新たな分子候補、合成経路の提案までを約1時間で行ったとしています。

創薬では論文、図表、特許、製品カタログに分散した化学データをまとめ、予測モデルを作る作業に時間がかかります。同じ分子でも記述形式が異なり、原子や結合の誤りが結果を変えるため、データの正確な統合が欠かせません。

新機能では、言語モデルが検索や作業の段取り、科学的推論を担い、分子計算はRDKitなどの決定論的な化学ツールに任せます。ChEMBLやPubChemへの接続も備え、化学分野の手順をワークフローに組み込んでいます。

事例では、薬剤の文献から化合物と関連データを抽出し、回転結合を減らして薬効を高める「剛直化」の分析を進めました。提案を実験に移すには専門家の評価が必要であり、記事は研究者とエージェントが協働する作業台としての活用を示しています。