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米国エネルギー省アルゴンヌ国立研究所の研究者たちは、人工知能（AI）と高性能コンピューティング（HPC）を活用し、新たながん治療薬の発見を加速させ、腫瘍への反応予測を向上させています。最新の取り組みでは、Auroraエクサスケールシステムが活用されています。このシステムは、その優れた計算能力を活用することで、新たな薬剤分子の特定に大きな可能性を示しています。

アルゴンヌ国立研究所のAI主導がん研究は、2016年にエネルギー省と国立がん研究所（NCI）のパートナーシップから始まりました。重要なプロジェクトであるCANDLEは、米国のエクサスケール・スーパーコンピュータ向けのディープラーニング・ソフトウェア・スタックの構築を目指しました。この取り組みは、がん研究におけるAIモデルのさらなる評価へと研究所が移行していくための基盤を築き、2021年のIMPROVEプロジェクトへと結実しました。このプロジェクトは、薬剤反応予測モデルを評価するための標準化された手法の確立を目指しています。

現在、アルゴンヌ国立研究所の研究者たちは、「創薬不可能」な標的、つまり化学処理に抵抗性のあるタンパク質という課題に取り組んでいます。彼らはまず、実験室実験から標的タンパク質を特定し、公開データベースからその配列を取得します。タンパク質の3D構造が不明な場合、先端光子源（APS）との連携が不可欠です。APSは最近、より明るいX線ビームを生成できるようにアップグレードされ、この研究に大きく貢献しています。チームはAuroraを用いて、タンパク質の挙動を原子レベルでシミュレーションし、実験データと組み合わせることで、低分子が結合する可能性のある部位を特定することができます。これらの計算結果は、実験協力者によって検証され、がん生物学における最も困難な分野の一つの限界を押し広げています。