AIは医薬品開発を加速できる

人工知能（AI）は、精神疾患の新薬となり得る分子の特定に役立ちます。AIは重要な受容体の3次元構造を予測するのに使用でき、それによって潜在的な薬剤の開発を加速することができます。これは、Science Advancesに掲載されたウプサラ大学の新しい研究の結果です。

医薬品開発では、標的タンパク質の 3 次元構造を決定し、分子がタンパク質に結合する仕組みを理解するために、実験的手法がよく使用されます。この情報は、医薬品分子を効率的に設計するために必要です。ただし、構造を決定するプロセスは要求が厳しいため、この戦略を常に使用できるとは限りません。

AI手法の発達により、タンパク質の構造を従来よりも高い精度で予測できるようになりました。

この研究では、ウプサラ大学の研究者らが AI を使って、受容体の未知の 3 次元構造のモデルを作成しました。この場合、TAAR1 受容体は精神疾患の薬の開発にとって興味深い標的タンパク質です。TAAR1 を活性化する薬物分子は、統合失調症やうつ病の治療において有望な結果を示しています。

研究者らはスーパーコンピューターを使用して、数百万の分子を含む化学ライブラリを検索し、モデルに最も適合するものを探しました。受容体に結合すると予測された分子は、カロリンスカ研究所の研究員による実験でテストされました。予想外に多くの分子が TAAR1 を活性化し、最も強力な分子の 1 つは動物実験でも有望な効果を示しました。

研究の最終段階で、TAAR1 の実験構造が突然入手可能になり、研究者はそれを AI モデルと比較することができました。

「AIで生成された構造の精度は驚くべきもので、信じられませんでした。結果はまた、AIによるモデリングが従来の方法よりも大幅に優れていることを示しています。これまでは夢見ることしかできなかった受容体に、同じ戦略を適用できるようになりました」と、ウプサラ大学の研究を率いたイェンス・カールソン氏は説明する。

ディアス＝オルギン A、サーリネン M、Vo DD、スターキオ A、ブランゼル N、カベサ デ バカ I、フー H、ミチャビラ＝ドメネク N、リンドクヴィスト A、バランチェフスキー P、ミラン MJ、ヤン Y、カールソン J、スヴェニングソン P.
AlphaFold は、微量アミン関連受容体 1 を標的とする向精神薬の発見を加速しました。
Sci Adv. 2024年8月9日;10(32):eadn1524. doi: 10.1126/sciadv.adn1524