- 科学者は、従来の方法よりもはるかに迅速かつ低コストで、AIを用いて新しい創薬候補を見出しました。
- AIモデル「DrugAI」は、有効性率100%で50〜100の潜在的な医薬品を特定しました。
- この研究は、AIが様々な疾患の創薬プロセスを加速する上で多大な可能性を秘めていることを示しています。
ChatGPTのような大規模言語モデルやGenAIアプリケーションの使用は、テキスト作成や調査などの初期機能を超えて進化しています。これらの特定のユースケースがそれほど役立たないわけではありませんが、科学者たちはより複雑な問題を解決するために同じGenAIモデルを展開し始めています。
科学者たちが薬剤発見プロセスを加速するAIモデルを作成
ScienceDailyは水曜日、カリフォルニア州オレンジにある Chapman University のSchmid College of Science and Technologyの科学者グループが、薬物設計に関わるプロセスを加速するための独自のChatGPT類似モデルを開発したと報じました。
従来の薬物設計プロセスは notoriously（非常に）遅く、高価で、多くの試行錯誤を伴います。しかし、Dony Ang、Cyril Rakovski、Hagop Atamianという科学者たちは、DrugAIというモデルを使用して、複数の疾患に対する有望な薬剤候補を、はるかに高速かつ低コストで特定することができました。
科学者たちは、バイオインフォマティクスおよびケモインフォマティクスの分野で初めて、「エンコーダー-デコーダTransformer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）」という2つの最先端のAI技術を組み合わせてモデルを作成しました。
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を標的とする方法、および潜在的な薬剤の有効性に不可欠なその他のすべての特性を学習するために、膨大な公開化学データベースで訓練されたと報告されています。
報告によると、DrugAIは、疾患を引き起こすタンパク質を阻害する可能性のある50〜100の新しい分子を特定できました。
「このアプローチにより、これまで考えられたことのない潜在的な薬剤を生成できます」と研究者の一人は述べています。「テストされ、検証されました。今、私たちは素晴らしい結果を見ています。」
AIは医療の未来か
AIモデルの候補薬剤は、100%の有効性率を持つことが発見されました。また、それらは薬剤類似性（drug-likeness）のために測定されたと報告されており、DrugAIの候補薬剤は他のモデルと比較して少なくとも42%および75%高かったです。
これらの進歩を考慮すると、科学の進歩におけるAI技術の潜在能力が間違いなく重要であると言うのは安全です。特に薬剤発見の分野では、技術の応用は生命を奪う疾患に対する潜在的な治療法を見つけるために大きな期待を抱かせています。
暗号通貨のニュースを読むだけでなく、それを理解しましょう。ニュースレターに登録してください。無料です。
免責事項。 ここに提供される情報は取引助言ではありません。 Cryptopolitan.com 当社は、このページに提供される情報に基づいて行われたいかなる投資に対しても責任を負いません。いかなる投資判断を下す前に、独立した調査および/または資格を有する専門家への相談を強く推奨します。
イビアム・ワイヤス
イビーム・ワイヤスは2019年から暗号資産ニュースを担当しています。ナイジェリア国立公開大学でコンピュータサイエンスを専攻し、Coinfomania、Crypto News Australia、AltcoinBuzzなど、さまざまな暗号資産ニュースプラットフォームで執筆活動を行ってきました。コンピュータサイエンスのバックグラウンドを活かし、現在は暗号資産、ロボティクス、長寿に関するニュースに注力しています。
