EnamineとSyntheticGestalt、創薬を促進するAIベースのモデル作成で協力
SyntheticGestalt株式会社
～化合物の3D構造に基づいた世界最大規模となる事前学習モデルを開発～
SyntheticGestaltはEnamine REALデータベースの380億化合物を学習用データセットとして利用し、合成可能かつドラッグライクな候補化合物を発見するための事前学習モデル・生成AIモデル開発に取り組む
東京（日本）、キーウ（ウクライナ） - 2024年1月11日
ライフサイエンス領域でのAI開発に特化した研究開発企業である SyntheticGestalt株式会社（日本・東京、代表取締役CEO 島田幸輝）と、ビルディングブロック化合物・スクリーニング用化合物・統合創薬サービスの世界的プロバイダーである Enamine Ltd（ウクライナ・キーウ、CEO Andrey Tolmachov）は、AI創薬を実現する一連のAIモデルを開発するためのコラボレーションを開始することを発表します。このモデルは、物理的・化学的特性およびADME/Toxの特性を最適化し、なおかつ合成が容易な生物学的活性を持つ化合物の提案を可能にするものであり、アカデミアおよび製薬企業に向けたSyntheticGestaltのサービス、並びに同社の行う研究開発活動に利用される予定です。
Enamineは、オンデマンド化合物の最大規模のデータベースであり、380億件の化合物情報を含んだEnamine REALデータベースへのアクセスを提供します。SyntheticGestaltは同社が提供するDrug DiscoveryサービスにEnamine REALデータベースを追加します。このウェブサービスでは入力された化合物の物理的・化学的特性およびADME/Toxの特性を予測する他、課題のある化合物についてデータベース内から改良案を即座に提案する機能を持つものです。Enamineは、提案された化合物をわずか3～4週間以内に合成し、社内試験を通じて質の高い薬理学的in vitroプロファイリングデータを提供し、創薬サイクルの合理化と短縮に貢献します。
さらに、SyntheticGestaltはEnamineから提供されたデータを利用して、同社の事前学習モデルを強化します。当該モデルは化合物の3D構造に基づいたものとしては世界最大規模となる見込みで、同社の機械学習モデルの予測精度の向上に利用されます。また、当該モデルは他の製薬企業向けに共同研究を提案予定です。このモデルの詳細、および性能については、2024年3月に開催されるNVIDIA社の年次イベント「NVIDIA GTC Japan AI Day」で発表予定です。
Enamine事業開発担当ディレクター（Director of Business Development）、イアロスラバ・コス氏（Iaroslava Kos）のコメント：「新薬の発見において、AI/MLを活用したコンピュータ支援によるデザインがもたらす可能性を過小評価することはできません。ほんの一握りの新規化合物の合成によって、新たな活性化合物を見出すことは素晴らしいことです。我々は、SyntheticGestaltと共同事業を開始し、相互の目標を実現するために、我々の科学者の才能と専門知識を提供できることを嬉しく思います。我々は、長年の夢であった治療薬に向けた努力を共にすることを楽しみにしています。」
SyntheticGestalt代表取締役CEO、島田幸輝氏のコメント：「創薬研究における機械学習の応用は、学習データ上での性能は高いが実際の使用場面では性能が低いという問題に長年悩まされてきました。この問題を解決するためには、実利用されるデータを活用した大規模な事前学習モデルを開発する必要があります。Enamine REALデータベースは、市場で最も信頼される最大のオンデマンド化合物セットであるため、我々の取り組みに最適です。我々は、大規模事前学習が大規模言語モデル（LLM）に革命をもたらしたように、自社で開発した世界最大規模の事前学習モデルを用いてAI創薬における大きな飛躍を可能にできると信じています。」
以上
SyntheticGestaltについて
SyntheticGestaltは、創薬をはじめとするライフサイエンス分野へのAIの応用に特化した人工知能の研究開発企業です。独自に開発した人工知能技術を活用し、有用物質の発見に焦点を当てた研究開発を行っております。今回の研究に利用されているAIプラットフォームは、クラウドベースでスケーラブルな構造を持ち、大規模なライブラリに対して予測を行うことができるため、物理化学的特性やADME/ Tox特性、酵素機能等の予測が可能です。SyntheticGestaltは、公的機関や民間企業との共同研究によるオープンイノベーションを歓迎します。
詳細は以下サイトを御覧ください： https://syntheticgestalt.com
SyntheticGestalt創薬サービスについて
SyntheticGestaltは、独自の機械学習モデルに基づいて、Hit ~ Lead化合物のADME/Toxおよび物理化学的特性の問題に解決策を提案するウェブサービスを提供しています。
このサービスは以下のリンクからお試しいただけます： https://drugdiscovery.syntheticgestalt.com/
Enamineについて
Enamineは、新しい化合物空間の探索においてユニークな提携機会を持つ、科学主導の総合創薬受託研究機関です。同社は、自社で生産したスクリーニング化合物（在庫400万化合物）と化合物ビルディングブロック（在庫30万化合物）へのアクセスと、総合的な創薬サービスを含む包括的なプラットフォームを組み合わせ、創薬への取り組みを前進・加速させています。
詳細は以下サイトを御覧ください：https://enamine.net
Enamine REAL データベースについて
EnamineREAL(R)データベース（REadily AccesibLe）は、Enamineにより合成・提供可能な380億以上の分子コレクションで、極めて迅速（3～4週間）に、高い実現性（80％以上）で、かつ安価なものです。REAL化合物は、167の異なる合成プロトコルを介して137,000の化合物ビルディングブロックを利用したパラレルケミストリーによって合成され、成功率を最大化してオンデマンド化合物を設計するEnamineのアプローチの基礎となっています。
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～化合物の3D構造に基づいた世界最大規模となる事前学習モデルを開発～
SyntheticGestaltはEnamine REALデータベースの380億化合物を学習用データセットとして利用し、合成可能かつドラッグライクな候補化合物を発見するための事前学習モデル・生成AIモデル開発に取り組む
東京（日本）、キーウ（ウクライナ） - 2024年1月11日
ライフサイエンス領域でのAI開発に特化した研究開発企業である SyntheticGestalt株式会社（日本・東京、代表取締役CEO 島田幸輝）と、ビルディングブロック化合物・スクリーニング用化合物・統合創薬サービスの世界的プロバイダーである Enamine Ltd（ウクライナ・キーウ、CEO Andrey Tolmachov）は、AI創薬を実現する一連のAIモデルを開発するためのコラボレーションを開始することを発表します。このモデルは、物理的・化学的特性およびADME/Toxの特性を最適化し、なおかつ合成が容易な生物学的活性を持つ化合物の提案を可能にするものであり、アカデミアおよび製薬企業に向けたSyntheticGestaltのサービス、並びに同社の行う研究開発活動に利用される予定です。
Enamineは、オンデマンド化合物の最大規模のデータベースであり、380億件の化合物情報を含んだEnamine REALデータベースへのアクセスを提供します。SyntheticGestaltは同社が提供するDrug DiscoveryサービスにEnamine REALデータベースを追加します。このウェブサービスでは入力された化合物の物理的・化学的特性およびADME/Toxの特性を予測する他、課題のある化合物についてデータベース内から改良案を即座に提案する機能を持つものです。Enamineは、提案された化合物をわずか3～4週間以内に合成し、社内試験を通じて質の高い薬理学的in vitroプロファイリングデータを提供し、創薬サイクルの合理化と短縮に貢献します。
さらに、SyntheticGestaltはEnamineから提供されたデータを利用して、同社の事前学習モデルを強化します。当該モデルは化合物の3D構造に基づいたものとしては世界最大規模となる見込みで、同社の機械学習モデルの予測精度の向上に利用されます。また、当該モデルは他の製薬企業向けに共同研究を提案予定です。このモデルの詳細、および性能については、2024年3月に開催されるNVIDIA社の年次イベント「NVIDIA GTC Japan AI Day」で発表予定です。
Enamine事業開発担当ディレクター（Director of Business Development）、イアロスラバ・コス氏（Iaroslava Kos）のコメント：「新薬の発見において、AI/MLを活用したコンピュータ支援によるデザインがもたらす可能性を過小評価することはできません。ほんの一握りの新規化合物の合成によって、新たな活性化合物を見出すことは素晴らしいことです。我々は、SyntheticGestaltと共同事業を開始し、相互の目標を実現するために、我々の科学者の才能と専門知識を提供できることを嬉しく思います。我々は、長年の夢であった治療薬に向けた努力を共にすることを楽しみにしています。」
SyntheticGestalt代表取締役CEO、島田幸輝氏のコメント：「創薬研究における機械学習の応用は、学習データ上での性能は高いが実際の使用場面では性能が低いという問題に長年悩まされてきました。この問題を解決するためには、実利用されるデータを活用した大規模な事前学習モデルを開発する必要があります。Enamine REALデータベースは、市場で最も信頼される最大のオンデマンド化合物セットであるため、我々の取り組みに最適です。我々は、大規模事前学習が大規模言語モデル（LLM）に革命をもたらしたように、自社で開発した世界最大規模の事前学習モデルを用いてAI創薬における大きな飛躍を可能にできると信じています。」
以上
SyntheticGestaltについて
SyntheticGestaltは、創薬をはじめとするライフサイエンス分野へのAIの応用に特化した人工知能の研究開発企業です。独自に開発した人工知能技術を活用し、有用物質の発見に焦点を当てた研究開発を行っております。今回の研究に利用されているAIプラットフォームは、クラウドベースでスケーラブルな構造を持ち、大規模なライブラリに対して予測を行うことができるため、物理化学的特性やADME/ Tox特性、酵素機能等の予測が可能です。SyntheticGestaltは、公的機関や民間企業との共同研究によるオープンイノベーションを歓迎します。
詳細は以下サイトを御覧ください： https://syntheticgestalt.com
SyntheticGestalt創薬サービスについて
SyntheticGestaltは、独自の機械学習モデルに基づいて、Hit ~ Lead化合物のADME/Toxおよび物理化学的特性の問題に解決策を提案するウェブサービスを提供しています。
このサービスは以下のリンクからお試しいただけます： https://drugdiscovery.syntheticgestalt.com/
Enamineについて
Enamineは、新しい化合物空間の探索においてユニークな提携機会を持つ、科学主導の総合創薬受託研究機関です。同社は、自社で生産したスクリーニング化合物（在庫400万化合物）と化合物ビルディングブロック（在庫30万化合物）へのアクセスと、総合的な創薬サービスを含む包括的なプラットフォームを組み合わせ、創薬への取り組みを前進・加速させています。
詳細は以下サイトを御覧ください：https://enamine.net
Enamine REAL データベースについて
EnamineREAL(R)データベース（REadily AccesibLe）は、Enamineにより合成・提供可能な380億以上の分子コレクションで、極めて迅速（3～4週間）に、高い実現性（80％以上）で、かつ安価なものです。REAL化合物は、167の異なる合成プロトコルを介して137,000の化合物ビルディングブロックを利用したパラレルケミストリーによって合成され、成功率を最大化してオンデマンド化合物を設計するEnamineのアプローチの基礎となっています。
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（2024/01/11 17:00）
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