創薬企画・評価課 産学連携による次世代創薬AI開発（DAIIA）

本事業では、ここ数年間のめざましいAI技術の発展を取り込み、新たに、創薬研究で最も重要な薬理活性を含めた化合物の最適化を飛躍的に効率化する創薬AIを開発します。そのために製薬企業に蓄積した創薬研究に関する情報を最大限に活用し、産学双方での創薬技術の向上を図ります。

本事業では、産学間の連携によりAMED 創薬事業部が中心となり実施する創薬総合支援事業である創薬ブースターの効率化と、企業における創薬研究の効率的な新規化合物創出のために、以下の成果を達成することを目標としています。

• 日本製薬工業協会が準備中の化合物情報共有のためのコンソーシアムと連携し、コンソーシアムへの参加企業が保有する大規模で多面的な化合物情報を用いて、緊密な産学連携のもとに研究開発を行うこと。
• 生体分子に対する化合物の親和性予測システムと、並行して開発する構造発生システムを組み合わせることで、自律的に分子設計を行い、創薬研究における化合物の最適化に要するリソース（時間、費用、人手など）を大幅に削減しうるAIであること。
• 予測システムに関しては、創薬標的生体分子群（オンターゲット）と薬物動態・毒性関連生体分子群（オフターゲット）双方併せて50程度の生体分子群に対して化合物の親和性の同時予測が可能であること。
• 日本が伝統的に強い分野である企業の化合物創薬研究の経験知を収集・統合し、その学習成果を基に化学構造を発生させるシステムを開発することで、化合物最適化プロセスにおける効率と精度を大幅に向上できること。
• アカデミア創薬支援への活用・効率化に加え、製薬企業での実際の創薬研究に耐えうるレベルのAIシステムであること。また、公開或いは商用化等を通して社会実装できるユーザーフレンドリーなAIシステムであること。

本事業においては、AMED創薬事業部がアカデミア創薬を支援するために実施する事業である創薬総合支援事業「創薬ブースター」による効率的な新規化合物創出のために、化合物-生体分子親和性予測AIと化合物構造発生AIからなり、自律的に分子設計を行う創薬AIの研究開発について支援を行います。この創薬AIの開発のために、日本製薬工業協会の協力を得て、参加会員企業で取得された様々な化合物情報や研究者の経験知なども活用します。したがって、開発されたAIはその開発に貢献した参加企業に提供することで企業内での研究開発に活用していただく予定です。
申請された研究プロジェクトについては、AMEDに設置した外部有識者による評価委員会である「創薬支援推進事業－産学連携による次世代創薬AI開発－」課題評価委員会において評価し、その評価結果を踏まえて、AMEDが研究プロジェクトの採択を決定します。
採択された研究プロジェクトは、AMEDと研究プロジェクトを実施する研究機関との間で締結される委託研究契約に基づき実施されます。

産学の保有する生体分子群と化合物群の親和性データや企業の化学研究者が持つ構造最適化に関する経験知データ等、創薬研究における多面的で膨大なデータを広く集約することで、産学が利用可能な化合物設計AIを開発する。