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医薬品候補 AIで選別

高効率、開発コスト抑制へ 東工大

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東京工業大学の関嶋政和准教授らの研究グループは、人工知能(AI)を利用して医薬品開発の初期段階で候補物質を効率よく絞りこむ手法を開発した。候補物質が標的となるたんぱく質と結合して薬としての機能を発揮するかしないかを予測できる。開発コストの抑制に役立つ。

開発した「VisINet」は、医薬品候補の化合物が治療の標的となるたんぱく質と結合する反応を起こすかどうかを予測する。AIの一種であるディープラー...

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