新薬の候補物質をスパコン＋ニューラルネットで迅速に見つけるAtomwise

新薬の候補物質をスパコン＋ニューラル

ネットで迅速に見つけるAtomwise

2015年3月7日　techcrunch

詳細は、リンクを参照して下さい。

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　カリフォルニア州Mountain Viewの彼の

アパートから電話に出たAtomwiseの

協同ファウンダAlex Levyは、

“医者や薬屋に行かなくても、自分の家

で、はしかの治し方が分かるんだよ”、

と言った。

　Y Combinatorの今の‘在学生’である

Atomwiseは昨年、一般的によくある疾患

や、希少疾患の治療法を見つけるための

プロジェクトを10以上ローンチした。

　いずれも、治療に費用や時間がかかり

すぎる病気だ。

　同社はエボラ出血熱ではIBMと協働し、

はしかの治療法ではカナダの

ダルハウジー大学と共同研究をした。

　Levyによると、同社は、多発性硬化症

の治療薬候補を見つけるために、わずか

数日で820万種の化合物を調べた。

　一般的に、新薬を開発して市場に出す

までには平均12年の年月と約29億ドルの

費用を要する。

　開発される薬のうち、めでたく家庭の

薬棚に収まるのは、ごくわずかだ

（治験にまで行くのは5000件の研究開発

案件のうち、わずか1つ）。

　Atomwiseは、スーパーコンピュータと

人工知能と、何百万もの分子構造を調べる

特殊なアルゴリズムを使って、新薬発見の

ローコスト化を実現しようとしている。

　“それはまるで超人の脳みたいに、

何百万もの分子を分析してそれらの作用

を、数年ではなく数日で調べる”、と

Levyは言う。

　その仮想薬物発見プラットホームは、

ディープラーニングを行う

ニューラルネットワークがベースだ。

　それは、既存の薬の分子構造と作用に

関する何百万ものデータポイントを自分で

学習するところから、仕事を開始する。

　Atomwiseが使っている

ディープラーニング技術は、Googleの

DeepMindと同じようなタイプだが、応用の

対象が医薬品という重要な分野だ。

　症状と治療薬のペアを見つけていく

この技術は、理論的にはまだ存在しない、

今後ありえるかもしれない病気の治療薬

を見つけて、何百万もの命を救うかも

しれない。

　“まだ存在すらしていない仮説的な薬

を調べることもできる”。とLevyは言う。

　“新しいウィルスが登場すると、

Atomwiseはその弱点を見つけて仮説的な

治療法を素早く特定し、テストできる”。

　また、現在市場に出回っている薬の

化学構造をあらためて調べて、既存の疾患

の治療可能性を見出すこともある。

　Atomwiseは今、FDAに承認され市場に

出回っている薬の分子構造を調べて、

エボラ治療薬の候補を見つけようと

している。

　今、多くの医療専門家たちが、

今後20年で抗生物質耐性菌が急増して、

あらゆる抗生物質が効かなくなり、

巨大な医療危機をもたらす、と警告して

いる。

　Atomwiseのスーパーコンピュータは、

そんな手強い菌にも効く薬を見つける

かもしれない。

　Atomiseが見つけた化合物がいきなり

家庭の薬棚にやってくるわけではないが、

しかし大量の分子構造を調べて候補を

見つけるという作業を、コンピュータが

短時間でやってくれることは、

ありがたい。

　原理的には人間研究者は、そのあと、

つまり候補物質を調べるという作業だけ

をやればいいから、新薬発見～市場化に

要する時間も短縮されるはずだ。

　ただしAtomwiseはまだ若い企業で、

治験にまで行った薬はまだ一つもない。

　製薬業界にとっては、大助かりな技術

と思えるけど。

　“もちろん試験は必要だけど、そこに

至りつくまでの推量的作業を、すべて

うちが代行できる”、とLevyは言って

いる。

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　そんなうまい話があるのかな？

　新薬発見の為のアルゴリズムはいろいろ

あると思う。

　その為の研究も沢山なされているはず。

　薬の開発には、あまりに時間とお金が

かかりすぎると思っていますので、

その効率化にAtomwiseが貢献出来れば

素晴らしいと思う。

　開発機関の短縮にどの程度貢献出来る

のか良く理解できませんが、今後に注目

していきたい。