AI構造生物学コンソーシアム（AISB）が拡大しOpenFold3を強化
Bristol Myers Squibb、武田薬品、Astex Pharmaが、OpenFold構造予測プラットフォームの改良に取り組むコンソーシアムに参加しました。このAI構造生物学（AISB）コンソーシアムは、コロンビア大学のMohammed AlQuraishiチームが開発するOpenFold3を、製薬業界のデータを用いて微調整するために今年初めに設立され、当初はAbbVieとJohnson & Johnsonが参加していました。
プロジェクトの主目的：データ不足の克服
セキュアネットワーク専門企業であるApherisが支援するこのプロジェクトの主な目的は、分子構造予測AIが直面する主要な課題の一つである、タンパク質およびリガンド構造データの限られた利用可能性を克服することです。現在、モデルは精度や汎用性に欠ける公開データベースを用いて構築されているため、製薬業界のデータを層状に追加することで、大幅な改善が期待されています。これはGoogle DeepMindとIsomorphic LabsのAlphaFoldプロジェクトの代替案と見なされていますが、創薬開発を主要な目的として構築されています。
製薬業界からのデータ提供とフェデレーテッド学習
参加する5つの製薬パートナーは、独自の構造由来データを、営業秘密と知的財産を保護する設計の安全な環境内でシステムを訓練するために提供することに合意しました。各社は数千に及ぶ実験的に決定されたタンパク質-低分子構造データを提供しており、Apherisはこれを「創薬におけるモデル訓練のために集められた最も多様なデータセットの一つ」と呼んでいます。
BMSのPayal Sheth氏は、「私たちのAIおよび機械学習戦略は、R&Dフレームワークに深く組み込まれており、ターゲットの優先順位付けから予測分子設計、患者セグメンテーションまで、すべてを導いています」とコメントしています。彼女はさらに、「複数の製薬企業から多様な構造データセットを結集することで、単一の組織では達成できなかった方法で低分子創薬の予測モデルを進化させています」と付け加えました。
最終目標：分子設計の加速と予測精度の向上
Apherisによると、最終的な目標は、OpenFold3を分子設計を加速するツールにし、X線結晶構造解析のような実験手法に匹敵する予測精度を達成することです。AISBはまた、低分子および高分子における追加的なイニシアチブに対しても、同様のフェデレーテッドアプローチを検討しています。
Apherisの共同創設者兼CEOであるRobin Röhm氏は、「創薬において、単一の企業だけでは最も困難な問題を解決するのに十分なデータを持っていません」と述べ、「フェデレーテッド学習は業界がこの障壁を克服することを可能にします。AISBネットワークを通じて、製薬データセットの力を、それらを移動させたり公開したりすることなく組み合わせることが可能であることを示しています」と付け加えました。