国内外のAI創薬プロジェクト
国内のAI創薬に関するプロジェクト
産学連携による次世代創薬AI開発（DAIIA）
次世代創薬AI開発（DAIIA）は、日本国内における医薬品開発に用いるAIシステムに関する新プロジェクトとして2020年度にスタートしました。開発目的としては、生体分子親和性予測AI・化合物構造発生AI・そしてオミクス情報にもとづいた標的予測AIのプラットフォーム構築となっており、AI学習に必要なケミカルスペースのデータベースを強化するため日本国内の製薬企業18社が参画。日本製薬工業協会も協力して産学連携によるAI開発を進めています。
※参照元：日本医療研究開発機構｜産学連携による次世代創薬AI開発（DAIIA）（https://www.amed.go.jp/program/list/11/02/001_02-04.html）2023年10月調査時点
ライフ インテリジェンス コンソーシアム（LINC）
一般社団法人「ライフ インテリジェンス コンソーシアム（LINC）」では、京都大学や理化学研究所、IT系企業や製薬系企業などおよそ90の企業や団体が連携して、ライフサイエンスの分野で活用できる創薬AIなどの開発を進めています。
参加費は無料となっており、参画機関からそれぞれ持ち出されたマンパワーや技術をベースとして、公共データベースを構築しつつIT系企業がAIモデルの開発を行うという産学連携が特徴です。
※参照元：ライフ インテリジェンス コンソーシアム公式HP（https://linc-ai.jp/overview/greetings.html）2023年10月調査時点
官民研究開発投資拡大プログラム(Public/Private R&D Investment Strategic Expansion PrograM：PRISM)
官民研究開発投資拡大プログラム（PRISM）は平成30年度の創設された制度です。総合科学技術・イノベーション会議と経済財政諮問会議が取りまとめた「科学技術イノベーション官民投資拡大イニシアティブ」にもとづいて、創薬分野を含めた様々なジャンルで研究開発を行っています。
※参照元：内閣府公式HP｜官民研究開発投資拡大プログラム（Public/Private R&D Investment Strategic Expansion PrograM：PRISM（プリズム））（https://www8.cao.go.jp/cstp/prism/index.html）2023年10月調査時点
AI–based Substances Hazardous Integrated Prediction System（AI–SHIPS）
経済産業省が主導して平成29年度に開始された5カ年計画プロジェクトです。化学物質の毒性審査や製造機の評価に関して、ビッグデータを活用したAIによる次世代型安全性予測手法の開発が目的に設定されています。
※参照元：AI-SHIPS公式HP（http://www-dsc.naist.jp/ai-ships/project/）2023年10月調査時点
国外のAI創薬に関するプロジェクト
Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis（MLPDS）Consortium
アメリカのマサチューセッツ工科大学が中心となって2018年に立ち上げた機械学習コンソーシアムです。複数の製薬会社や学術機関が参加し、新薬の発見と合成に貢献するソフトウェア開発を行っています。
※参照元：CRDS 国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター「研究開発の俯瞰報告書ライフサイエンス・臨床医学分野（2023年）」（https://www.jst.go.jp/crds/pdf/2022/FR/CRDS-FY2022-FR-06/CRDS-FY2022-FR-06_20103.pdf）2023年10月調査時点
Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery（MELLODDY）project
ヨーロッパを拠点として、10社の製薬会社と学術機関、IT企業などが2019年から開始している化合物予測プラットフォーム開発プロジェクトです。機械学習の効率化を目指してビッグデータを構築しており、世界最大級の化合物データコレクションを作成しました。
※参照元：CRDS 国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター「研究開発の俯瞰報告書ライフサイエンス・臨床医学分野（2023年）」（https://www.jst.go.jp/crds/pdf/2022/FR/CRDS-FY2022-FR-06/CRDS-FY2022-FR-06_20103.pdf）2023年10月調査時点
引用元：FRONTEO公式HP
（https://www.new-dd.com/wp/wp-content/uploads/novel-targets-library_20240530.png）
自然言語AI＋バイオロジストが課題を解決
FRONTEOの「Drug Discovery AI Factory」は、AIを活用して、創薬プロセスの効率化・高速化を支援するソリューションです。基礎研究・標的探索・仮説生成といった創薬の初期段階において、大手製薬企業出身のバイオロジストが自社開発の自然言語AI「KIBIT」を活用し、重複差分解析や２次元マッピング解析、ベクトル加算解析など独自の解析を実施。顧客のオーダーにあわせた標的分子・バイオマーカー・MoA・新たな適応症の提案などをスピーディーに行なってくれます。