横浜市立大学大学院と理化学研究所の研究チームが、AIを利用した新たな分子設計手法「DyRAMO」を開発しました。
このフレームワークは、AIの予測信頼性を保ちつつ、医薬品の阻害活性、代謝安定性、膜透過性といった複数の特性を同時に最適化できます。
従来の分子設計では、有望とされた分子が実際には問題がある「報酬ハッキング」が問題とされていましたが、DyRAMOはその課題を克服。複数のAIの適用範囲を統合し、信頼性を自動調整することで、効率よく目的に合致した分子を生み出せます。
この研究成果は「Nature Communications」に掲載され、創薬や機能性材料設計など広範囲での応用が期待されています。
今後は分子シミュレーションとの連携により、新規性の高い分子設計も可能となることから、医薬品開発プロセスの加速が見込まれます。
研究は多方面からの支援を受けており、画期的な生成AIの活用法を示すものとして評価されています。
出典 : 【横浜市立大学】データ駆動型生成AIの限界に迫る－生成AIで信頼性の高い分子設計を実現する戦略－ | プレスリリース https://www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1544163
