京都薬科大学の赤路教授らの研究グループは2021年9月6日、AI技術を取り入れた医薬品探索研究法を開発し、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）治療薬のリード化合物を発見したと発表した。AI技術は、Preferred Networks（PFN）との共同研究で開発したものであり、医薬品開発の初期工程を高速化する。
京都薬科大学は、AI創薬技術を持つPreferred Networks（PFN）と共同で、AI技術を取り入れた医薬品探索研究法を開発した。同技術を用いて、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）治療薬のリード化合物を発見した（図1）。
図1：新型コロナウイルスのメインプロテアーゼ（紫色）に結合して増殖を阻害する薬剤（黄色）のイメージ（今回発見したものとは別の物質を参考例として用いている）（出典：京都薬科大学、Preferred Networks） PFNのスーパーコンピュータ「MN-2」が提案した複数の化合物のうち、13化合物を京都薬科大学で合成し、活性試験を実施した（関連記事：PFN、3機種目のディープラーニング用スパコンを2019年7月に稼働、合計で200PFLOPSに）。この結果、7化合物で新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）の増殖に必須の酵素（メインプロテアーゼ、Mpro）の活性を阻害する作用を確認した。
今回発見したリード化合物を治療薬としていくためには、今後も多くの研究を積み重ねていく必要がある。一方で、今回の研究結果は、PFNのAI創薬技術が現実世界の創薬研究に応用できることを示している、とPFNはアピールする。
PFNのAI技術で医薬品開発の初期工程を高速化
PFNが開発したAI創薬技術では、研究者の知見に大きく依存してきた医薬品の探索研究に、ディープラーニング（深層学習）技術とスーパーコンピュータを投入する。種々の化合物生成モデルと、Optunaなどの最適化アルゴリズムを組み合わせる（関連記事：ディープラーニングのパラメータを自動調整するライブラリ「Optuna v2.0」、パラメータの重要度を定量評価─PFN）。これにより、候補物質の探索や分子設計などの医薬品開発工程を短縮する。さらに、人間が発想できない新しい分子構造を提案する。
これまでの赤路教授の研究により、ペプチド性化合物や非ペプチド化合物が重症呼吸器症候群（SARS）ウイルスのMproを阻害することが明らかになっている（図2）。今回の共同研究では、AIによる仮想空間で分子設計と分子モデリングを実施し、SARS-CoV-2のMproを阻害する、より単純かつ非ペプチド様の化合物の発見を目指した。
図2：ペプチド性化合物（左）と非ペプチド性化合物（右）の構造（出典：京都薬科大学、Preferred Networks）拡大画像表示
