ディープラーニングで新たに広がる創薬ビジネスの輪 「AI創薬」コンソーシアムで産業競争力と医療が変わる

コメント

注目のコメント

• 遠山 仁啓

  Amazon Web Services WWPS - Healthcare, Principal Business Development Manager

  ・2017年12月27日

  記事にもあるように、新薬開発にかかるコストの多くは、化合物の開発に投じられていて、製薬企業の大きな課題でもあります。
  産総研さんは医薬品候補物質の探索から分子設計までが実行可能な「オープンで自由参加が可能な創薬エコシステム」をクラウドに構築しています。研究基盤がクラウド上にあればAIとの連携、実証などがやり易いですね。
• 結城 伸哉

  Elix Co-Founder & CEO

  ・2017年12月27日

  ディープラーニングで化合物のスクリーニングを行うだけでなく、生成モデルを使って狙った特性を持つ候補化合物をいきなり生成してしまうような研究も出てきています。
  
  化合物をそもそもニューラルネットワークに入力するのかという点については、化学構造をテキストで表現するSMILESという形式や、化合物の特徴を表すfingerprintと呼ばれる形式などがあります。記事にも出てきていますが、化学構造をグラフ構造と解釈して計算するgraph convolutionも注目を集めてきています。
• 山下 凌央

  大学生 学生

  ・2017年12月27日

  新薬開発には時間とコストがかかるからディープラーニングで学習してコストを削減すること、現段階では前競争だからいいけど、
  新薬開発に成功したら指数関数的に倍々になって成長するから頑張ってほしいです