＊2 国立研究開発法人 物質・材料研究機構 千現地区 外部連携部門 企業連携室 〔SUMMARY〕1．はじめに2． DxにおけるClosed loopの重要性36MEDCHEM NEWS 32（1）36-40（2022）Keyword digital transformation, modality discovery, robotics, artificial intelligence＊1 アステラス製薬株式会社 アドバンストインフォマティクス＆アナリティク角山和久Kazuhisa Tsunoyama＊1・原田博規Hironori Harada＊2 創薬研究における自動化の試みは今に始まったことではない。最初の報告は19世紀と古く、20世紀の後半にはハイスループット化を目指した化合物のスクリーニングのシステムやコンビナトリアルケミストリーの技術が次々と研究現場に投入された。ロボティクス技術は現在も導入され続け、最近の例では、iPS細胞の安定的な培養と効率のよい分化誘導を行う、ロボティック・バイオロジー・インスティテュート社が手掛ける双腕ロボット「Maholo」がある1）。一方の人工知能（ArtificialIntelligence：AI）の研究の歴史も長く、ニューラルネットワークアルゴリズムの確立に貢献した第一人者、ジェフリー・ヒントン博士（トロント大）が生み出したディープラーニングは第3次AIブームを巻き起こし、 急速に多様化する創薬モダリティの効率的な創出には、探索研究手法のデジタルトランスフォーメーションが求められる。従来からロボット技術や情報科学的手法の導入は行われてきていたが、昨今の人工知能の革新的な進歩を取り込みながら、それらを互いに円滑に組み合わせることで、トランスフォーメーションを実現できる。現在の技術レベルでは、人間と人工知能、人間とロボットの協働が重要であり、単なる技術導入に留まらず、その協働を促す仕組みづくりも必須である。筆者らは、低分子モダリティの探索を手始めに探索プロセス全体のトランスフォーメーションを行っている。今後、同様の取り組みを他のモダリティ探索研究に応用することで、多様な創薬モダリティ創出の生産性をより向上をできると考える。Theefficientdiscoveryofnoveldrugmodalities,whicharerapidlydiversifying,requiresadigitaltransformationofdiscoveryprocesses.Whileroboticsandinformaticsmethodshavebeenintroducedoverthepastyears,thetransformationcanbeachievedbysmoothlycombiningthemwitheachother,incorporatingtherecentinnovativeadvancesinartificialintelligence.Atthecurrentleveloftechnology,collaborationbetweenhumansandartificialintelligence,andbetweenhumansandrobots,areimportant,anditisessentialnotonlytointroducetechnology,butalsotocreatemechanismstoencouragethiscollaboration.Wearetransformingtheentirediscoveryprocess,startingwiththediscoveryofsmallmoleculemodalities.Byapplyingsimilarapproachtoothermodalityresearchinthefuture,webelievethatwecanfurtherimprovetheproductivityforthediscoveryofawidevarietyofdrugmodalities.ケモインフォマティクス分野においては、より高精度な物性値予測モデルや化学構造の自動生成モデルの研究を盛んにした。 それぞれの技術は、研究現場において小規模に、あるいは、別々に導入され検討されていた。しかし、この双方を組み合わせることにより、研究現場のデジタルトランスフォーメーション（Dx）が促され、創薬研究の生産性が向上すると期待できる。本稿では、低分子モダリティの探索研究を例に、その試みの一端を紹介する。 低分子モダリティの探索研究の大半を占める化合物の最適化プロセスは、デザイン－合成－試験－解析（Design-Make-Test-Analyze：DMTA）サイクルと呼ばれる（図1）。DMTAサイクルはいわゆるclosedloopであり、一連の実験結果をフィードバックして、次のサイクルでよりよい結果を求めることを目的とする。創薬研究においては、サイクル内の各プロセスに時間を要し、プロセス間のつながりも円滑とはいえず、この単語External Collaboration Division Industrial Collaboration Office, Sengen Site, National Institute for Materials Scienceス室 室長Senior Director, Advanced Informatics and Analytics, Astellas Pharma Inc.Digital transformation by combining AI and robotics for modality research in drug discoveryAIとロボティクスを組み合わせた創薬モダリティ探索研究のデジタルトランスフォーメーション
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