SandboxAQは、Nvidia（NASDAQ：NVDA）に支援され、Alphabet（NASDAQ：GOOG、GOOGL）の（NASDAQ:GOOG）が創立したAIスタートアップで、科学者が医薬品とタンパク質との結合を予測する方法を変えることを目指して、520万個の合成分子を含むデータセットを発表したとReuterが報告している。
実験室でデータを生成するのではなく、SandboxAQはNvidiaチップと科学計算手法を使用して物理学に基づく方程式を用い、合成3D分子を作成している。これらの方程式は実世界のデータに基づいており、リアルタイムなデータで確立されている。Reutersによると、この新しいデータセットの目的は、新薬の発見に関連付けられる時間を大幅に短縮することだという。
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SandboxAQは分子シミュレーションのための新しいモデルを構築中
SandboxAQは、科学者が薬剤開発の重要な課題である小分子薬がタンパク質標的に結合するかどうかを予測する手助けをしてくれている。このプロセスは従来、複雑で時間のかかる方法を用いたものだったが、SandboxAQの合成データをトレーニングしたAIモデルは、手計算で行う予測に比べて、予測を短時間で生成できるとReutersは伝えている。
520万構造は、物質が分子を形成するための方法をシミュレーションして生成されており、これには検証済みの方程式と実験データの基盤が使われている。Reutersによると、この構造は計算上で生成されたものではあるが、実世界の結果とタグ付けされており、従来の薬剤開発と機械学習アプローチの間に橋渡しをするようになっている。
科学者は、SandboxAQのデータ駆動型ツールを使用して、疾患関連プロセスを妨害するように設計された医薬品分子が、意図されたタンパク質標的に結合するかどうかを予測することができると、Reutersは報告している。
このアプローチでは、AIの最新技術を確立された科学計算と組み合わせることで、より迅速でより正確な分子モデリングが可能になっている。研究者は長年、原子がどのようにして分子を形成するかを理解するために方程式を使用してきたが、ReutersはSandboxAQのAIの統合により、かつては煩わしいプロセスであったものが拡張可能になったとしている。
Nadia Harhen氏によると、この方法を使用することによって、研究者が合成データを新しい方法で使用できるようになる。Harhen氏は、このデータが解決しようとする業界全体の課題に強い関心を示している。
「これは私たちが（業界として）これまでに解決しようとしてきた長期の課題です」とHarhen氏はReutersに語った。「これらすべての計算上生成された構造は、基本的な実験データにタグを付けられているので、このデータセットを選択してモデルをトレーニングすると、実際にはこれまでになかった方法で合成データを使用できるのです。」
SandboxAQはデータへのアクセスを開放し、隙間を埋める
SandboxAQは、科学者が、薬物分子が特定のタンパク質標的に結合する可能性を予測できるAIモデルをトレーニングできる一方で、精度を維持していると報告している。SandboxAQは、このデータセットから作成された独自のAIモデルを売り出し、このモデルの希望を外れた結果を、従来の実験室実験に匹敵する形で仮想上で実施することを期待しているとReutersは報告している。新薬開発は高額なもので知られている。
『JAMAネットワーク』の報告によると、新薬を市場に導入するのに平均して28億ドル以上かかることがある。SandboxAQのより迅速なAI駆動型ツールを使用することで、同社は業界全体でこのようなコストを削減できる重要なプレーヤーになる可能性がある。Reutersによると、同社はすでに10億ドルに近い資金を確保しており、AI駆動型バイオテクノロジーの革新をリードする意向を示している。
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