Google系列のAI創薬企業Isomorphic Labs、Eli LillyおよびNovartisと提携
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確かにAlphaFoldは強力な武器ですが、これまではホモロジーモデリング（少し前からあるAI的な手法だと思ってください）で作った構造に薬剤分子をドッキングさせると実験でえられたX線構造に比べて見劣りするということがありました。AlphaFoldはその限界を超えてきているのか注目ですね。
また組み合わせるドッキングプログラムも拡散モデルなどAIの進化を取りいれたものが出てきており、そこも新たなものが既存のものの性能を超えて来るのか注目です。日本やアメリカでは、米国シュレディンガー社のGlideがトップシェアだと思いますが、新たな挑戦者の挑戦をシュレディンガー社がどう受けるのかは興味深いです。
ドッキングよりも、もう少し後半の過程についてもAIが活かしやすくはありますがデータ量勝負となるシナリオが容易に想像できます。日本だとElixやSyntheticgestaltといったAI創薬スタートアップがありますがこちらのDeepMindからのスピンアウト企業がイーライ・リリーやノバルティスなどメガファーマのデータが使えるとするとかなり強力なライバルになっている可能性を持ちます。
また、ビジネスモデルをどうするかということもあります。自社で新薬候補を持って非臨床や臨床試験まで行って導出するのか、研究開発の受託ビジネスをするのか（その際にウェット実験のコントロールまで含めると規模が大きく成ります）。Saasなども含めたソフトウェア業にするのか。VCなどからお金が入っているとすると急成長が望まれますので、出資額などにもよるでしょうが、自社で新薬候補を持つなどハイリスク・ハイリターンなことを行う圧は高まるだろうと思います。
他には、どのモダリティを攻めてくるのかというところも問題です。低分子か抗体か、核酸やペプチドもあります。また、最近PROTACなどタンパク質分解誘導薬が注目を集めて来ていて、これは分子量からは中分子薬に含めて議論されていますが、低分子のノウハウがかなり活きてくるカテゴリーになります。
追記:
Small molecules（低分子）に特化するとありますね。低分子のデータはメガファーマに大量にあるはずで（ADME（医薬品の吸収・分布・代謝・排出）やハイスループットスクリーニングのデータ）、そこを活かした提携ということですね。
