ナビディアは、人工知能（AI）を活用した薬剤探索と開発の分野で重要な進展を遂げています。このテクノロジー企業は、アムジェン社とリカージョン・ファーマシューティカルズ社とのパートナーシップを拡大し、これらの取り組みをさらに加速させることを発表しました。
アムジェンの子会社であるdeCODEジェネティクスは、ナビディアのスーパーコンピュータを利用して、薬剤探索のためのゲノム「基礎モデル」を作成します。膨大なデータセットでトレーニングされたこれらのモデルは、研究者に貴重な洞察を提供し、薬剤探索プロセスを加速させるでしょう。
さらに、ナビディアは自社の生成AIプラットフォームであるBioNeMoを導入しました。現在ベータテスト中のこのプラットフォームの計算方法により、科学者は生成AIを活用して、試験の繁雑さを軽減し、あるいは完全に代替することができます。RecursionやInsilico Medicineなど、コンピュータ支援薬剤探索セクターの数多くのプレイヤーが既にBioNeMoを採用しています。
BioNeMoで最初に利用可能な第三者モデルは、リカージョンの基礎モデルとなります。ナビディアのヘルスケア担当副社長であるキンバリー・パウエル氏は、これらの進歩の変革的な影響について言及し、製薬業界がデジタルバイオロジーや生成AIによって再構築されていると述べています。
薬剤探索にAIを統合することで、高い失敗率や長期化する開発プロセスといった業界が直面する課題に取り組むことを目指しています。現在、臨床試験の段階で約90％の薬剤候補が失敗し、成功した薬剤を市場に投入するには10〜15年かかり、25億ドルの費用がかかります。
AIの可能性にもかかわらず、懸念も存在します。AIチャットボットが回答を捏造する可能性があるように、薬剤探索でのAIツールが作成不可能な物質を提案するリスクもあります。しかし、研究者は分子構造の手動コーディングと他のAIツールの支援を組み合わせることで、これらの課題を克服できると提案しています。
もう一つの障害は、効率的なAIを活用した薬剤探索には十分なデータが必要であるということです。薬品会社は競争上の優位性を損なわずに情報を共有する方法を見つけなければなりません。各企業が基礎モデルをデータセットを公開せずに更新する「フェデレーテッドラーニング」が解決策として提案されています。
BioNeMoを通じて提供されるリカージョンの基礎モデルは、人間の細胞の画像を生物学の数学的表現に変換することに焦点を当てています。リカージョンのCEOであるクリス・ギブソン氏は、このモデルがゲノミクスと同じく画期的であると考えており、この基礎モデルを共有することですべての関係者の進捗を加速させることを期待しています。
多くの情報が共有されている一方で、リカージョンを含む多くの企業はまだ独自のデータを保持しています。内部プログラムやパートナーシップに使用される50ペタバイト以上の生物学的データには、この進化する分野でまだまだ新たな発見があります。