新AIモデル「ActFound」、バイオアクティビティ予測で競合を凌駕
- 米中の研究チームが新しいAIモデル「ActFound」を開発
- 薬剤開発における障壁を克服する可能性
- 他の競争モデルを上回る性能とコスト効果を実証
米国と中国の研究者チームが、新しいAIモデル「ActFound」を開発しました。
このモデルは薬剤開発での障壁を克服する可能性を秘めており、他の競争モデルを上回る性能とコスト効果を実証しています。
従来の方法と比べて「ActFound」は、バイオアクティビティ予測において少ないデータポイントで高精度を維持します。
バイオアクティビティとは、化合物が生物学的ターゲットとどのように相互作用し、システムや治療効果にどのような影響を与えるかを示すものです。
この予測は、多くの候補化合物から有用なものを特定し、薬剤開発と実験の時間とコストを削減するために重要です。
米国ワシントン大学、北京大学、INFテクノロジー上海の研究者が「Nature Machine Intelligence」誌に詳細な論文を発表しました。
この新モデルは、膨大な計算リソースを要する従来のフリーエネルギー摂動（FEP）法よりもコスト効果に優れています。
特に、FEP計算は大規模アプリケーションには高価で負担が大きいため、ActFoundの費用対効果が注目されています。
ActFoundのトレーニングには、3万5,644件のアッセイデータと1.6百万の実験的バイオアクティビティデータが使用されました。
研究者はメタラーニングとペアワイズラーニングの二つの機械学習手法を使用し、限られたデータでも高精度な予測を可能にしました。
ActFoundは６つの実際のバイオアクティビティデータセットを使用して評価され、他の９つのモデルよりも効果的であることが証明されました。
このモデルはがん薬のバイオアクティビティ予測でも他のモデルより優れた性能を発揮しました。
ActFoundの開発は、先進技術を活用した薬剤開発の大きな進展を示しています。
AIと機械学習は薬剤発見の研究開発の最前線にあり、新たなブレークスルーをもたらし、発見プロセスを加速させています。
えっと、それって
具体的にどうやって薬の開発が
早くなるわけ?
全然わかんないんだけど!
新しいAIモデル「ActFound」が、限られたデータでも高精度な予測を行うことで、有用な化合物を特定し、実験の時間とコストを削減するんです。
そうですね。
今回のニュースで重要なのは、米中の研究チームが開発した新しいAIモデル「ActFound」が薬剤開発に革命をもたらす可能性があるということです。
このモデルは、少ないデータポイントでも高精度なバイオアクティビティ予測を行うことで、効率的に有用な化合物を特定できるんです。
従来のフリーエネルギー摂動（FEP）法と比較して、コスト効果が非常に高いことも大きなポイントです。
具体的な手法として、メタラーニングとペアワイズラーニングを使用し、限られたデータで高精度な予測を実現しています。
この技術の進展により、特にがん薬の開発などで他のモデルより優れた性能を発揮し、薬剤発見のスピードと効率を大幅に改善することが期待されています。
