Taming "untamed" generative AIs by developing compound optimization support tools that enable the interactive use of domain knowledge in medicinal chemistry

本研究は、創薬研究開発における化合物最適化に関して人-AI協奏を適用し、各種AI的アルゴリズムに基づく自由度の高い合成展開候補生成とドメイン知識に基づく人手による化合物選別とを連動・促進するプラットホームを開発し、野放図 (非実用的な構造式を多分に生成してしまう) になりがちな特性を持つ既存のAI創薬を、人手を介することによって実用に落とし込むことを目的としている。どの部分構造が不要なのかは状況によって異なるため、意味のある生成分子を得るためには標的や薬剤の投与形態などに応じて個別にフィルタを作る必要がある。実際にフィルタに用いる部分構造ルールを挙げるのは手間のかかる作業で、ユーザーの目視をサポートするツールが不可欠である。現存する化合物生成モデルにおいて、新規性の強化と化学・薬学的実現可能性はトレードオフの関係となることが多いが、逆に、そのトレードオフを受容し人手によるサポート作業を厭わず行えば、生成AIを充分に活かして、より画期的な化合物空間に切り込んだ創造性の高い化合物最適化の実現が見込まれる。本年度は、R2年度に完了した基盤研究(C)「ヒューマンコンピュテーションと計算創薬の融合的実装による創薬計算科学の深化」の成果である chemical.space ウェブサイトを機能拡張し、生成モデル等から生成された大量の化合物を人手で効率的に選別するためのウェブアプリケーション https://sanitizer.chemical.space/ を整備した。目視で構造式を評価し、共通部分構造や構造類似性でまとめて構造式を選別し SMILES 形式で出力することができる機能を提供している。評価結果をプロジェクトごとに URL でそのまま共有することもでき、オープンサイエンスとの親和性も意識した実装とした。ソースコードはオープンソースソフトウェア (OSS) として公開している。

本研究は、創薬研究開発における化合物最適化に関して人-AI協奏を適用し、各種AI的アルゴリズムに基づく自由度の高い合成展開候補生成とドメイン知識に基づく人手による化合物選別とを連動・促進するプラットホームを開発し、野放図 (非実用的な構造式を多分に生成してしまう) になりがちな特性を持つ既存のAI創薬を、人手を介することによって実用に落とし込むことを目的としている。どの部分構造が不要なのかは状況によって異なるため、意味のある生成分子を得るためには標的や薬剤の投与形態などに応じて個別にフィルタを作る必要がある。実際にフィルタに用いる部分構造ルールを挙げるのは手間のかかる作業で、ユーザーの目視をサポートするツールが不可欠である。現存する化合物生成モデルにおいて、新規性の強化と化学・薬学的実現可能性はトレードオフの関係となることが多いが、逆に、そのトレードオフを受容し人手によるサポート作業を厭わず行えば、生成AIを充分に活かして、より画期的な化合物空間に切り込んだ創造性の高い化合物最適化の実現が見込まれる。本年度は、R2年度に完了した基盤研究(C)「ヒューマンコンピュテーションと計算創薬の融合的実装による創薬計算科学の深化」の成果である chemical.space ウェブサイトを機能拡張し、生成モデル等から生成された大量の化合物を人手で効率的に選別するためのウェブアプリケーション https://sanitizer.chemical.space/ を整備した。目視で構造式を評価し、共通部分構造や構造類似性でまとめて構造式を選別し SMILES 形式で出力することができる機能を提供している。評価結果をプロジェクトごとに URL でそのまま共有することもでき、オープンサイエンスとの親和性も意識した実装とした。ソースコードはオープンソースソフトウェア (OSS) として公開している。