Isomorphic Labs、独自の創薬 AI モデル IsoDDE を公開
Isomorphic Labs は、薬剤とタンパク質の相互作用や抗体構造の予測において既存モデルを凌駕する新しい創薬 AI エンジン IsoDDE に関する 27 ページのテクニカルレポートを公開したが、独自システムであるため技術的詳細は限定的である。
Google DeepMind が創薬に特化した更新版の AlphaFold3 をリリースしてから約 2 年、そのバイオ医薬品スピンオフ企業である Isomorphic Labs は、さらに強力な人工知能（AI）モデルを発表した。ただし、同社はその技術を独占し続けている。ロンドンに拠点を置く Isomorphic Labs は、2 月 10 日に公開された 27 ページのテクニカルレポートの中で、同社が「IsoDDE」と呼ぶ「創薬エンジン」の能力を誇示した。
タンパク質が潜在的な薬剤や抗体構造とどのように相互作用するかについての精密な予測を含む成果は、この分野の研究者を驚かせている。しかし、他の研究者がアクセス可能で学術誌の記事で詳細に説明されているタンパク質構造予測用の AlphaFold AI システムとは異なり、IsoDDE は独自仕様（プロプライエタリ）であり、テクニカルレポートには同様の結果を得るための方法についての洞察はほとんど記されていない。
「これは AlphaFold4 に匹敵する規模の大きな進歩だ」と、ニューヨーク市のコロンビア大学の計算生物学者であり、AlphaFold の完全オープンソース版の開発に取り組んでいる Mohammed AlQuraishi は、Google DeepMind の未発表の次世代技術を引き合いに出して語る。「もちろん問題は、詳細が何一つわからないということだ」。
AlphaFold 3 は創薬を念頭に置いて開発された。ノーベル賞を受賞した前身の AlphaFold2 とは異なり、このモデルはタンパク質が潜在的な薬剤を含む他の分子と相互作用する構造を予測できた。
AlphaFold 3 をモデルにした同様の AI が登場し、その性能に肉薄するとともに、新たな機能を備えている。ケンブリッジのマサチューセッツ工科大学の研究者によって開発され、昨年リリースされたオープンソースモデル「Boltz-2」は、潜在的な薬剤がタンパク質にどの程度の強さで付着するか、すなわち結合親和性を予測できる。これは治療薬を開発するための重要な特性であり、通常は計算負荷の高い物理学的手法で予測される。
Isomorphic のレポートによると、同社の新しい AI は、結合親和性の決定において Boltz-2 と物理学的手法の両方を凌駕しているという。また、年間数百億ポンドの売上をあげる療法の基盤となる抗体が、ターゲットとどのように相互作用するかについての予測も最先端であるとレポートは主張している。
AlQuraishi は、モデルがトレーニングされたデータとは大きく異なる分子の薬剤–タンパク質相互作用を予測する IsoDDE の能力に特に感銘を受けていると語る。「それは本当に難しい問題であり、彼らがかなり斬新なことをしたに違いないことを示唆している」と彼は述べている。