化学産業用のチューリング マシンを構築することを決意しました。 AI製薬会社Chemifyが世界初の化学コンパイラーを開発、米国市場に参入
科学研究の仕事では、多くの文献を読み、先人の研究結果を再現しようとすることがよくありますが、多くの場合、「先人の道を再び踏襲する」ことは容易ではありません。
2012年、世界最大のバイオテクノロジー企業の1つであるアムジェン・バイオテックの研究者らは、これらの研究に基づいて医薬品を開発することを期待して、関連分野の53件の「マイルストーン」論文を検証した。その結果はわずか6件という驚異的なもので、広範囲にわたる論争を引き起こした。大衆の間で。検証を通過できなかったこれらの重要な結果は、広く引用されただけでなく、大量の「二次文献」を生み出しました。上記の事態は、人間の生命と健康に直接影響を与える医療現場で実際に起こったことです。
研究結果の再現性と検証可能性は、科学研究の基本的な要件です。しかし、実験装置の違い、試薬の品質、実験条件の変化、読み取りエラーなどの微妙な要因が、最終的な実験結果に影響を与える可能性があり、科学研究の分野では再現性が常に大きな課題となっています。
Chemify の創設者であり、グラスゴー大学の化学教授であるリロイ・クローニン氏は次のように考えています。薬物分子を作成する標準的な方法があれば、それに基づいて多くの実行可能な結果を生み出すことができます。彼の提案は化学のデジタル化を促進することです。それは、化学コンピューティング、人工知能、ロボット工学、オートメーションなどを化学研究に統合し、標準化されたハードウェアまたは標準化された方法で分子を合成することです。
簡単に言うと、AI は広大な化学空間を探索し、自然元素の何兆もの可能な組み合わせにアクセスして作成するために使用されます。候補分子の化学情報をロボットが理解できるコードに変換し、ロボットが試薬の送達、反応後処理、生成物の分離、精製などの操作を実行できるようにします。発見が行われると、新しい分子の座標を何度も使用できるコードとして保存できるため、ロボットの動作の一貫性と再現性が確保されます。以下の図に示すように、このプロセス全体において、人間が行う必要があるのは「ワンクリックで開始」することだけです。
上記のすべては Chemify で実現されます。 Chemify は、英国のハイテク化学会社としてグラスゴー大学からスピンアウトして 2022 年に設立されました。世界初の「化学チューリングマシン」や世界初の化学コンパイラーなどを開発し、分子の研究開発に最新のハイテクノロジーを融合することで地球規模での化学のデジタル化の実現に取り組んでいます。
その画期的な研究により、同社は設立以来2年足らずで3回連続で米国防高等研究計画局、ブルーヤード・キャピタルなどから最も注目すべき医薬品研究開発スタートアップに選ばれている。支持を表明した。また、Chemifyはトライアトミック・キャピタル主導で4,300万米ドルの融資も受けており、今年10月にはビル＆メリンダ・ゲイツ財団も追加出資した。
ケミファイ公式サイト：
「AI創薬に携わっている人や化学に携わっている人はたくさんいるが、Chemifyは分子をコードに変換し、コードを分子に変換し、ワンクリックで分子を作成できる初の化学コンピューターを持っている」とクローニン氏は語った。
化学独自のチューリングマシンを作りたい
最先端のテクノロジーを化学研究に組み込むことは、子供の頃からの夢でした。「8 歳のとき、洗濯機とテレビの一部を分解して、新しいコンピューターに再組み立てしたいと思っていました。家を取り壊して父が買ってくれた化学実験装置を買ったので、集めた電子部品と実験装置を組み合わせてみました。」
ヨーク大学で化学の博士号を取得した後、クローニンは化学の分野に根を張り続け、化学空間は「宇宙よりも大きい」が、ほとんどの化学者は既知の基本的な研究に時間を費やしていることを発見しました。たとえば、既知の分子を手動で合成することは、時間と労力がかかるだけでなく、安全性のリスク (毒性や爆発など) も伴います。ニーズに応じて標的分子を自動的に合成する方法を見つけることができれば、化学者は日々の雑務から解放され、より創造的な研究ができるようになります。
化学操作を理解して実行できる一連のモジュール式ロボットを構築すれば、この目標を達成できる可能性があります。しかし、10 年以上前には、化学反応は非常に複雑で予測が難しく、分子を作るための指示が曖昧または不完全であることが多く、あらゆる分子を作ることができた万能の化学ロボットを構築することは不可能でした。繰り返し取得します。
クローニン氏は、これらの問題は解決できると信じている。「万能チューリングマシンが理論的には考えられるすべての計算を実行できることを他の研究者が示した」と述べた。それなら、化学計算 (Chemputation) を完了するための汎用化学チューリング マシンを構築して、それによって化学コードといくつかの入力試薬プロセスを取得し、ロボットに実際の分子を作成するよう指示してはどうでしょうか。」
コンピューター科学と人工知能の父であるチューリングは、1936 年に万能チューリング マシンの概念を提案しました。この理想的なマシンには、無限のメモリ (無限の紙テープ) と、紙テープに沿って移動するスキャナーが装備されていました。紙テープに印刷された内容を読み取って、さらに多くの内容を印刷します。計算を開始する前に、機械のプログラムと計算に必要なデータが紙テープに印刷されており、オペレーターは紙テープに保存されているさまざまなプログラムを選択することで、機械に数学的な計算やワードなどのさまざまなタスクを実行させることができます。処理、チェスなど。
クローニン氏の見解では、化学コミュニティも独自のチューリングマシンを持つことができるという。同氏は、この種の化学チューリングマシンは、標準化された命令を通じてロボットを直接駆動して実際の分子を作成できるため、化学実験の敷居が大幅に下がり、複雑な分子の合成がより効率的かつ普及するものになると考えている。
自動創薬を可能にする世界初の化学コンパイラーを開発
グラスゴー大学在職中、万能チューリングマシンに触発されて、クローニンは 65 人からなる研究チームを結成しました。チームの年間予算は 500 万米ドル近くで、リソースの約半分が「化学物質」の開発に投資されています。チューリングマシン。」
彼のビジョンでは、このシステムは、ボトル入り試薬、丸底フラスコ、濾過および液液分離コンポーネント、ロータリーエバポレーター、パイプ、バルブ、化学物質を移動するためのポンプなどの物理的機器、および関連するソフトウェア プログラムの部品で構成されている必要があります。
「2013年頃、たまたま無機材料に関する建築学会に参加したのですが、その時に3Dプリンターで卓球のボールを印刷している人を発見しました。私が3Dプリンターで試験管を印刷するきっかけになったので、彼らは天才だと思いました。その後の数日間、私はまた、ポンプやバルブなどの関連機器を設計するために何人かのエンジニアリングデザイナーを招待しました」とクローニン氏はインタビューで語った。
ソフトウェアに関しては、Cronin チームは、特定のプログラミング言語として XDL を使用して、世界初の化学コンパイラー Chempiler を開発しました。一般的に使用されているコンパイラーと同様に、Chempiler は元の言語をマシンが理解できる別の言語に変換することもできます。つまり、化学言語をコード命令に変換します。
XDL 化学プログラミング言語:
具体的には、Chempiler は、化学実験室での実験手順、装置、材料などを自動的に編集し、研究論文から関連する化学情報を編集し、論文内の曖昧さをマークすることもできます。すべての曖昧な点が解決された後、Chempiler は、この化学情報を、ロボットに正確な操作を実行するように指示するコードに変換します。このプロセスでは、最適な標的分子のスクリーニング、生産の最適化、効率の向上を支援するために AI テクノロジーが散りばめられ、完全に自動化された設計、製造、試験、分析のサイクルを形成します。
Chemify の自動化プラットフォームはおそらく最も使いやすく、アクセスしやすいでしょう。これは、化学者が何世紀にもわたって使用してきたビーカーや試験管などの伝統的なツールを中心に構築されており、バッチ モデルに従って段階的に実験を実施します。クローニン氏は、このシステムが幅広い互換性を持ち、あらゆる化学ロボットで使用できることを望んでいます。
従来の化学実験室では、多くの実験結果を再現することが困難であることがよくありますが、Chemify の実験室では状況が大きく異なります。ここの化学コンピューターはすべてのステップを正確に実行でき、この標準化されたプロセスにより実験プロセス全体が非常に信頼性の高いものになります。
クローニン氏は、ほぼどの研究室でもこのような自動化システムを 10,000 ドル未満で構築できると主張したが、多くの化学者は依然として懸念を抱いている。このシステムの価値と可能性を証明するために、Cronin のチームは、このプラットフォームを使用して、塩酸ジフェンヒドラミン、ルフィナミド、シルデナフィルなどのいくつかの重要な薬物の合成に成功しました。
原紙：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aav2211
Chemify が米国市場に参入しようとしている
現在、チームは有機医薬品合成、エネルギー材料発見、ナノ材料発見、製剤発見などの分野で稼働できる25種類のロボットシステムを保有しており、多くの企業の関心と協力を集めている。
10月、ビル＆メリンダ・ゲイツ財団は結核とマラリアを治療する新薬の開発で彼らと提携した。
これに関してクローニン氏は、「結核とマラリアは毎年何百万人もの命に影響を与えている。ビル＆メリンダ・ゲイツ財団からの財政的支援により、デジタル化学技術を利用して新しい小分子治療法の発見を加速することができる」と述べた。
他の企業も一般に、個別化された医薬品のカスタマイズにおける Chemify の可能性を認識しています。今年の1月には、Chemify は、Prepaire™ Labs と協力して、非依存性のオピオイド鎮痛剤とオピオイド依存症の治療法の開発にも取り組んでいます。米国食品医薬品局（FDA）の呼びかけに応じて、薬物依存症治療の分野でのギャップを埋めるものだ。
Prepaire は、創薬に重点を置いた医療テクノロジー企業で、ディープラーニングと生物学を統合し、遺伝学と臨床データに基づいた予測モデルの開発に取り組んでいます。両社は、Chemify の化学コンピューティング技術と Prepaire の医薬品開発プラットフォームを組み合わせて、より安全で依存性のない鎮痛薬の開発を共同で推進する予定です。 Prepaire の共同創設者である Vicent Ribas 博士は、「Chemify との連携により、当社のプラットフォームを化学宇宙探査手法と統合して、新しい化学物質を入手できるようになります。将来的には、この手法を鎮痛剤以外の薬剤にも拡張したいと考えています。」と述べました。さらに新薬の開発を進めます。」
プレペレ公式サイト：
さらに、2023年には、Chemify はまた、Dewpoint Therapeutics と協力して、腫瘍学および神経変性疾患に関連する医薬品を開発しています。両社は、Chemify の AI テクノロジーと自動化プラットフォームを使用して、「化学プログラミング言語」を通じて複雑な分子をオンデマンドで設計、発見、合成します。 Dewpoint CEO の Ameet Nathwani 氏は、「Chemify は、私たちが最適化している化学物質を進歩させるための新しい道を提供してくれます。」と期待しています。
さらなる海外市場の拡大に向けて、ケミファイも努力を続けております。今年、同社はケビン・マクゴーワン博士を最高商業責任者としてチームに招待した。このベテラン業界専門家は、フロリダ大学で化学の博士号、デューク大学で MBA、デューク大学で化学の学士号を取得しており、バイオ医薬品成長担当副社長や商業上級副社長などを歴任しており、クローニン氏は次のように考えています。Kevin の入社により、米国市場における当社の配置が加速され、当社のさらなる発展が促進されます。
AIと医療の深い統合が一般的な傾向となる
Cronin の博士課程の学生の 1 人はかつて興奮気味にこう語った。「機械がすべてのステップを常に実行しているため、私たちは毎日何千もの実験を実行できます。これはすべて Chemify のコア技術、つまり化学と最先端技術を組み合わせた技術の恩恵を受けています。」コンピューター、AI、ロボットなど）を完全に統合したプラットフォーム。
実際、1990 年代には製薬会社が複数の実験を並行して実行できるシステムの設計を試みていましたが、当時のアルゴリズムとデータ品質の制限により、「ガベージ イン、ガベージ アウト」の結果が生じることがよくありました。そして今、人工知能の急速な発展と Chemify 独自の自動ロボット装置の組み合わせにより、医薬品や材料の発見方法は完全に変わりつつあります。
Google DeepMind の共同創設者兼 CEO であるデミス・ハサビスはかつて興奮気味にこう指摘しました。「人工知能が人類のために最初に行うことは、何百もの病気を治すことです。」
人間の脳と比較して、AI には「より速く、より正確」という当然の利点があり、複雑で困難なタスクを効率的に完了できるため、医薬品の研究開発の分野で大きな応用可能性を示しています。今年5月、ボストンコンサルティンググループは100社以上のAI製薬会社の臨床パイプラインを分析したところ、AIによって発見された薬剤分子の成功率が2倍になり、第I相臨床試験で80%～90%という高さに達したことが判明しました。 AI は医薬品の研究開発のボトルネックを徐々に打破しつつあると予測されています。
公開データによると、2023 年末の時点で、アストラゼネカやジョンソン・エンド・ジョンソンなどのフォーチュン 500 大手企業を含む、世界中で 800 社以上の企業が戦略的協力や株式投資などに関与していることが示されています。業界開発のコアエンジン。将来的には、AIと医療の深い統合が一般的な傾向となるでしょう。この変化の重要性は、技術の進歩だけでなく、人間の健康を改善するという美しいビジョンにもあります。
参考文献:
https://wallstreetcn.com/articles/3714784
https://stcn.com/article/detail/1248297.html
https://bigthink.com/the-well/life-chemistry-aliens/
https://www.youtube.com/watch?v=ZecQ64l-gKM
https://news.qq.com/rain/a/20221215A01QZA00
https://www.chem.gla.ac.uk/cronin/news/digitalization-of-chemistry/
https://cx.wanfangdata.com.cn/cnris/zk_huangxiaoru/20211104/640939288627773440.html
https://www.discovermagazine.com/te