AIで新たな医薬品候補化合物を自動設計、富士フイルム｜【OMM特集】大塚和成(おおつか かずまさ)の気になるヘルスケアの話

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大塚和成です。本日紹介する気になるヘルスケアの話は『AIで新たな医薬品候補化合物を自動設計、富士フイルム』です。

AIで新たな医薬品候補化合物を自動設計、富士フイルム｜【OMM特集】大塚和成(おおつか かずまさ)の気になるヘルスケアの話

　富士フイルムは2018年10月4日、医薬品候補化合物探索・設計シミュレーション技術「AI-AAM」の開発を発表した。医薬品候補化合物の構造式から新たな候補化合物を自動的に探索し、設計できる技術である。これまで必要と考えられていた標的たんぱく質（疾患の原因となるたんぱく質）の構造解析などを必要とせずに、候補化合物の構造式だけで新規候補化合物を探索・設計することができるため、新薬開発の期間短縮と成功確率向上に貢献できるとしている。

　今回の技術では、薬効が期待できる既存の医薬品候補化合物と標的たんぱく質の結合力を、たんぱく質の構成要素であるアミノ酸との相互作用の解析から簡便に予測する。人工知能（AI）技術を活用することで、候補化合物と同等の結合力で異なる骨格（共通する部分や変化しにくい部分の構造）を持つ別の化合物を自動的に探索・設計できる。

　具体的には、たんぱく質の構成要素であるアミノ酸（20種）と化合物の結合力を数値化することでたんぱく質と化合物の結合力を予測できる独自の「アミノ酸マッピング（Amino-Acid Mapping, AAM）記述子」に、安定した構造を持つ化合物を新規設計するAI技術を組み合わせる。

　シミュレーション結果から原因を推定する逆問題解法を採用しているため、従来発想できなかった骨格を持つ化合物を新たに設計することが可能。さらに、疾患ごとに異なる標的たんぱく質の立体構造やAIの学習に膨大な実験データを必要とせずに新たな化合物を探索・設計できる特徴を持つとしている。

　今回の技術を1つの抗がん剤候補化合物に適用したところ、標的たんぱく質の結合力が同等で骨格が異なる33個の新規化合物を1週間で設計することに成功。医薬品候補化合物を探索するのみならず、新たに設計する技術として非常に高い有用性を確認できたという。

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