テライ・セラピューティクス（Terray Therapeutics）は、新世代のAIナイブ薬物発見プラットフォーム「EMMI（Experimentation Meets Machine Intelligence）」を発表した。EMMIは、生成・予測・選択の3つのAIモデルを統合し、新規小分子薬の開発を高速かつ効率的に行う仕組みを提供する。同社のCEOであるジャコブ・ベルリン博士は「EMMIは、薬物発見の最も困難な課題に特化して構築されたプラットフォームだ」と強調。 EMMIの核となるのは、同社が独自に開発した化学基盤モデル「COATI3」。これは10億種以上の多様な分子で学習され、分子を数学的潜在空間に表現するため、AIが構造を正確に操作・解析可能になる。この技術により、従来のベクトル表現では失われる意味情報を保持し、生成・予測・選択の全プロセスをAIが自律的に行える。 EMMIの発見プロセスは、生成AIが数百万の候補分子を設計し、予測AIが効果・選択性・ADME特性（吸収・分布・代謝・排泄）を高速に評価。その後、最新の「Selectモデル」が予測の不確実性を分析し、次に実験で作成・検証すべき分子の数と種類を最適化。ベンチマークでは、従来の方法と比べて開発コストと時間の3倍の短縮が実現。 同社は130億以上のターゲット-分子相互作用データを保有し、特に既存の化学空間にない「暗黒の化学空間」から新規候補を発見。これにより、既知の化合物が存在しないターゲットに対しても、有効な小分子を創出可能。 CTOのナーベ・マーディロシアン氏は「EMMIは日々の実験と計算から学び、自己改善を続ける閉ループプロセスの基盤だ」と語る。 EMMIは、同社の自己免疫疾患を対象とした内製開発プログラムや、複数のパートナーシップを通じた多様な治療領域に適用され、AIと実験の融合によって、従来では不可能とされた薬物発見の実現に貢献している。