AI を用いた化学原理の理解と創薬研究において、MIT のコンナー・コリー准教授（2019 年博士）が重要な役割を果たしています。推計される 10 の 20 乗から 10 の 60 乗にも及ぶ潜在的な低分子候補化合物の中から、実験室で一つ一つ検証することは非現実的です。そのため、コリー准教授は化学工学とコンピュータ科学の境界領域で研究を進め、膨大な化学化合物の分析、新化合物の設計、そして反応経路の予測を可能にする計算モデルの開発・実装に注力しています。彼の主な応用分野は低分子医薬品の発見ですが、このアプローチは有機分子のあらゆる利用に適用可能です。コリー准教授は、父親が放射線科医、母が分子生物物理学の出身など科学者一家に生まれ、オハイオ州の高校を 16 歳で卒業後、カリフォルニア工科大学で化学工学とコンピュータ科学を専攻しました。博士課程では、機械学習とケモインフォマティクスを組み合わせて反応経路を計画し、自律的な化学反応装置のハードウェア設計にも取り組んでいました。2025 歳で MIT の教員に任命された彼は、その後ブロード研究所でポストドクトラル研究を行い、DNA エンコードライブラリから疾患関連タンパク質と結合する可能性のある小分子を同定する経験を積みました。2020 年に MIT に戻ってからは、既存の化合物の合成だけでなく、望ましい特性を持つ新分子の設計とその製造方法の開発をミッションとする研究室を率いています。研究室が開発した「ShEPhERD」モデルは、標的タンパク質との相互作用を 3 次元形状に基づき評価し、製薬企業の創薬支援に利用されています。また、生成 AI モデル「FlowER」は、反応物の組み合わせから生じる生成物を予測するもので、質量保存の法則などの基本物理原則と中間段階の実現可能性を組み込むことで、予測精度を大幅に向上させています。コリー准教授は、専門家の化学的直観をモデルに統合し、反応機構の理解に基づいた AI 開発を目指しており、学生は構造解明の自動化や実験設計の最適化など多角的な研究に取り組んでいます。これらの取り組みは、化学分野における AI の最前線を推進するものです。