Genedata、新薬の候補分子を設計するNVIDIAの最新AIを業務基盤に導入

ダナハー傘下でバイオ医薬品向けソフトウェアを手がけるスイスのGenedataは、ドイツ・ベルリンで開催された「NVIDIA GTC」での発表を受け、新しい分子設計AIモデル「RFD4-Proteina」を自社の創薬ワークフローに追加したと発表した。同社はAI創薬に向けた技術連携の初期パートナーであり、実際の創薬研究の運用基盤において同モデルを利用可能にした最初の企業の一つとなる。

生成AIの進歩に伴い、研究者が設計できる分子の幅は急速に広がっている。一方で、多くの研究組織では、高度なAIモデルを日常的な研究開発の運用プロセスへ円滑に組み込み、実用化につなげることが共通の課題となっていた。単に性能の高いAIモデルを導入するだけでは、実験現場での継続的な改善に結びつきにくいという実態があった。

今回拡充されたワークフローでは、まず研究者が「AI co-scientist（AI共同研究者）」機能を通じて標的の特徴や求める特性を定義する。続いてNVIDIAのオープンモデルが候補となる結合分子を生成および評価する。その後、分子が実験による検証段階へ進むと、得られた実験結果が記録されて元の設計情報と紐付けられる。これにより、研究者は蓄積されたデータをもとに次の探索サイクルで候補分子を改良し、優先順位を判断できるようになる。

Genedataのプレジデントを務めるオトマー・ファネス博士は「AIの進歩によりタンパク質や抗体の探索に前例のない可能性が生まれているが、価値を最大限に引き出すには強力なモデルの利用だけでは不十分だ。研究者には分子設計、実験の実施、科学データを継続的な学習プロセスへ結び付ける仕組みが必要となる」と述べ、一連のデータを文脈ごと保持して知識を蓄積する統合基盤の意義を強調した。

今回の連携は、ダナハーが掲げる自律型ラボラトリー構想の一環として位置づけられている。AI、自動化、科学データを循環型の創薬基盤で結び付けることで、各実験の結果を次の設計へと反映させる環境を構築する。世界の大手製薬企業などと25年以上にわたりデータ基盤を構築してきた実績を活かし、データの来歴やトレーサビリティを担保しながら、研究者が主導権を持って探索を進められるよう支援する方針だ。