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効果的な薬剤の探求は複雑な課題であり、薬剤に似た化合物が膨大に存在するため、適切な治療候補が見つかる確率は信じられないほど低い。これらの化合物が実行可能であるとみなされるには、結合親和性や溶解性などのさまざまな特性を示す必要がある。創薬のプロセスは多目的最適化問題を解くことに似ており、無効性や毒性を避けるために各特性が特定の基準を満たさなければなりない。

この複雑なプロセスを支援するために、研究者たちは現在、望ましい特性を持つ分子の発見を容易にするAIモデルであるNVIDIA BioNeMoのMolMIMを利用している。MolMIMを使用すると、ユーザーが定義したスコア関数に従う分子の生成が可能になる。この機能、またはオラクル機能は、特定の目的を満たす分子を生成するようにAIを導く。このモデルは数値最適化アルゴリズムCMA-ESを採用し、望ましい特性が達成されるまで分子の生成を改良し、反復する。

MolMIMの使用は、BioNeMo Cloud APIとそのPythonクライアントライブラリーを通じて合理化され、分子生成ワークフローが簡素化される。研究者はPythonでオラクル関数を簡単に定義でき、MolMIMは生成された分子をスコアリングして最適化するためにこの関数を使用する。MolMIMへの早期アクセスは、BioNeMo Cloud APIを通じて2024年1月19日に開始される予定だ。

さらに、BioNeMoのクラウドAPIは、医薬品開発の重要なステップであるタンパク質-リガンド複合体構造の予測を大幅に促進するAIモデルであるDiffDockを強化するアップデートを受け取る予定だ。更新されたDiffDockモデルは、以前のバージョンの2倍以上の速さで結果を提供することを約束し、現場の研究者の効率を大幅に向上させる。興味のある方は、NVIDIA BioNeMo Cloud APIへの早期アクセスにサインアップするか、モデルトレーニングのためにBioNeMoフレームワークをすぐに開始することをお勧めします。ソース：