大規模な言語モデルや ChatGPT などの GenAI アプリケーションの使用は、テキストの作成や調査などの初期機能を超えています。 これらの特定のユースケースが役に立たないわけではありませんが、科学者はより複雑な問題を解決するために同じ GenAI モデルを導入し始めています。
科学者が AI モデルを作成して創薬プロセスをスピードアップ
ScienceDaily は水曜日、カリフォルニア州オレンジにあるチャップマン大学シュミット科学技術大学の科学者グループが、医薬品設計に関わるプロセスを加速する独自の ChatGPT に似たモデルを開発したと報じた。
従来の医薬品設計プロセスは、時間がかかり、費用がかかり、多くの試行錯誤が必要であることで知られています。 しかし、科学者、つまり Dony Ang、Cyril Rakovski、Hagop Atamian は、DrugAI と呼ばれるモデルを使用して、いくつかの病気に対して有効な薬剤候補をはるかに迅速かつ低コストでdentすることができました。
科学者らは、バイオインフォマティクスやバイオmaticの分野で初めて、2つの最先端のAI技術（「エンコーダー・デコーダー・トランスフォーマー・アーキテクチャ」と「モンテカルロ木探索による強化学習」（RL-MCTS））を組み合わせてモデルを作成した。ケミンフォmaticS.
このモデルは、がんの進行やその他の疾患に関与するタンパク質や、潜在的な薬剤の有効性にとって重要なその他すべての特性を化学物質がどのようにターゲットにするかを学習するために、化学物質の膨大な公開データベースでトレーニングされたと伝えられています。
報告書によれば、DrugAI は病気の原因となるタンパク質を阻害する可能性のある 50 ～ 100 個の新しい分子をdentことができました。
研究者の一人は「このアプローチにより、これまで思いつかなかった潜在的な薬剤を生成することができる」と述べた。 「それはテストされ、検証されています。 今では素晴らしい結果が得られています。」
AIは医療の未来となるのか
AIモデルの候補薬の有効率は100％であることが判明した。 また、薬物らしさについても測定されたと報告されており、DrugAI 候補薬物は他のモデルと比較して少なくとも 42% および 75% 高かったとのことです。
この進歩を考えると、科学の進歩における AI テクノロジーの可能性は間違いなく重要であると言っても過言ではありません。 特に創薬の分野では、命を奪う病気の潜在的な治療法を見つけるためにテクノロジーの応用が大いに期待されています。
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