薬はもっと速く設計できる？ディープラーニングで検証（AI×創薬）【論文】

コメント

注目のコメント

• 水谷 健

  Parks, Inc. CEO

  ・2020年06月05日

  “バングラデシュにあるユナイテッドインターナショナル大学のFarshid Rayhanら研究者は、薬物と標的タンパク質の相互作用予測における、タンパク質構造に依存しない手法の開発という課題に着目し、機械学習手法を用い相互作用予測モデルの開発を試みた。”
• 百瀬 剛

  株式会社システムプロモート 代表取締役

  ・2020年06月05日

  創薬（新薬開発）は、「ターゲット探索」から「新薬承認」までに10年以上の時間と平均して1000億円ほどの費用がかかる。
  その上、有効性・毒性の予測がしにくく、副作用が出る可能性もあるという、非常にリスクの高いビジネスだ。
  
  これらの課題を部分的にAIで解決する事で大幅な時間と費用の短縮が次々に実現している。
  
  今後創薬分野でのAI活用は必須となっていくと思われる。
• 石川 卓

  Piste 代表

  ・2020年06月05日

  こういうのはAI得意そう。
  AIとスパコンの組み合わせでもっと早くなる。
  課題は治験。