Insilico Medicine、生成化学における量子GANの優位性を示すことに成功
Dream News 2023年05月18日 09:30:00
ニューヨーク 2023年5月17日 /PRNewswire/ -- 臨床段階の生成人工知能（AI）駆動型創薬企業であるInsilico Medicine（インシリコ・メディシン）は本日、量子コンピューティングと生成AIという急速に発展する2つの技術を組み合わせた画期的な方法で、医薬品開発プロセスにおけるリード候補発見を探求し、生成化学における量子GAN（敵対的生成ネットワーク）の潜在的優位性を示すことに成功したと発表しました。
本研究は、5月13日に米国化学学会の計算モデリングの主要学術誌であるJournal of Chemical Information and Modeling に掲載されました。また、創薬・開発を加速するために、生成AIや量子コンピューティングなどの急速に発展する技術を用いた画期的な手法やエンジンの開拓・構築に注力しているインシリコ台湾センターとUAEセンターが中心となって、トロント大学の加速コンソーシアムディレクターAlan Aspuru-Guzikと鴻海（Foxconn）研究所がバックアップしています。
「Insilico Medicineとの協力関係において、マイルストーンを達成できたことを喜ばしく思います。 量子コンピューティングは、複雑な計算問題を解決するために使用することができます。 創薬に量子コンピュータを応用することで、研究開発の時間短縮とコスト削減に貢献できる可能性があります」と、鴻海科技集団（Foxconn(R)）の量子コンピューティング研究センター長であMin-Hsiu Hsieh 博士は述べました。
GANs（敵対的生成ネットワーク）は、創薬や設計において最も成功した生成モデルの一つで、さまざまなタスクにおいてデータ分布を模倣したデータの生成に顕著な結果を示しています。 従来のGANモデルは、生成器と識別器から構成されています。 生成器はランダムなノイズを入力として、データ分布を模倣しようとし、識別器は偽のサンプルと本物のサンプルを区別しようとします。 GANは、識別器が生成データと実データを区別できなくなるまで学習されます。
本論文では、低分子グラフの暗黙的なGANであるMolGANの各部を、ノイズ生成器、パッチ法生成器、量子識別器などの変分量子回路（VQC）で段階的に置換し、その性能と従来のものとの比較を行い、低分子創薬における量子の優位性を示しています。
本研究では、ノイズ発生器としてVQCを用いることで、学習済みの量子GANがトレーニングセット的な分子を生成できることを示すだけでなく、生成した化合物の薬効や目標指向ベンチマークにおいて、量子生成器が従来のGANを上回る性能を持つことが明らかになりました。 加えて、学習可能なパラメータが数十個しかないGANの量子識別器は有効な分子を生成でき、生成された分子の特性やKL-発散スコアの点で、数万個のパラメータを持つ従来の対応策を上回ることが示されました。
「量子コンピュータは、すべての社会に大きなインパクトを与える次の技術的ブレークスルーとして認識されており、製薬業界はこの進歩の恩恵を受ける最初の波に含まれると考えられています。 この論文は、分子生成におけるAIを用いた量子コンピューティングにおいて、インシリコが初めて足跡を残したことを示すもので、この分野における当社のビジョンを明確に示しています」と、Insilico Medicine台湾のGMであり、論文の筆頭著者であるJimmy Yen-Chu Lin博士は語りました。
この結果を受け、Insilico社のUAEチームは、ハイブリッド量子GANモデルをInsilico独自の低分子生成エンジンであるChemistry42に統合し、AI駆動の創薬・開発プロセスにおいてより効率的で正確な結果を得るための支援を行います。 Insilico社は、デノボ分子設計にGANを活用する先駆的な企業として、2016年にこの分野で最初の論文を発表しました。2016年にこの分野での初となる論文を発
同社は2021年以降、生成AIモデルに基づくエンドツーエンドプラットフォームPharma.AIの支援を受けて11の前臨床候補物質を提供し、そのうち3つが臨床試験に入っています。
「GANのすべてのコンポーネントをVCQに体系的に置き換え、分子の生成に成功したのは、我々の知る限り、業界で初めてのことです。 これは、私たちの旅の最初の小さな一歩でもあると思います。 私たちは、最先端の技術に支えられながら、高品質で効果的な治療薬を患者さんに届け、地球上のすべての人の健康で生産的な生活を延ばすことを約束します。 InsilicoのUAEセンターは現在、化学用の本物の量子コンピュータを使った画期的な実験に取り組んでおり、Insilicoのベストプラクティスを産業界や学術界と共有することを楽しみにしています」と、Insilico Medicineの創業者兼CEOであるAlex Zhavoronkov氏はコメントしました。
Insilico Medicineについて
臨床段階のエンド・ツー・エンドの人工知能（AI）駆動型創薬企業であるInsilico Medicineは、次世代AIシステムを使って生物学、化学、臨床試験分析を結びつけています。 同社は、深層生成モデル、強化学習、トランスフォーマー、その他の最新の機械学習技術を活用したAIプラットフォームを開発し、新規ターゲットを発見し、望ましい特性を持つ新規分子構造を設計しています。 Insilico Medicineは、がん、線維症、免疫、中枢神経系（CNS）、老化関連疾患に対する革新的な薬剤を発見・開発する画期的なソリューションを提供します。 詳細については、www.insilico.com をご覧ください。
配信元企業：Insilico Medicine
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本研究は、5月13日に米国化学学会の計算モデリングの主要学術誌であるJournal of Chemical Information and Modeling に掲載されました。また、創薬・開発を加速するために、生成AIや量子コンピューティングなどの急速に発展する技術を用いた画期的な手法やエンジンの開拓・構築に注力しているインシリコ台湾センターとUAEセンターが中心となって、トロント大学の加速コンソーシアムディレクターAlan Aspuru-Guzikと鴻海（Foxconn）研究所がバックアップしています。
「Insilico Medicineとの協力関係において、マイルストーンを達成できたことを喜ばしく思います。 量子コンピューティングは、複雑な計算問題を解決するために使用することができます。 創薬に量子コンピュータを応用することで、研究開発の時間短縮とコスト削減に貢献できる可能性があります」と、鴻海科技集団（Foxconn(R)）の量子コンピューティング研究センター長であMin-Hsiu Hsieh 博士は述べました。
GANs（敵対的生成ネットワーク）は、創薬や設計において最も成功した生成モデルの一つで、さまざまなタスクにおいてデータ分布を模倣したデータの生成に顕著な結果を示しています。 従来のGANモデルは、生成器と識別器から構成されています。 生成器はランダムなノイズを入力として、データ分布を模倣しようとし、識別器は偽のサンプルと本物のサンプルを区別しようとします。 GANは、識別器が生成データと実データを区別できなくなるまで学習されます。
本論文では、低分子グラフの暗黙的なGANであるMolGANの各部を、ノイズ生成器、パッチ法生成器、量子識別器などの変分量子回路（VQC）で段階的に置換し、その性能と従来のものとの比較を行い、低分子創薬における量子の優位性を示しています。
本研究では、ノイズ発生器としてVQCを用いることで、学習済みの量子GANがトレーニングセット的な分子を生成できることを示すだけでなく、生成した化合物の薬効や目標指向ベンチマークにおいて、量子生成器が従来のGANを上回る性能を持つことが明らかになりました。 加えて、学習可能なパラメータが数十個しかないGANの量子識別器は有効な分子を生成でき、生成された分子の特性やKL-発散スコアの点で、数万個のパラメータを持つ従来の対応策を上回ることが示されました。
「量子コンピュータは、すべての社会に大きなインパクトを与える次の技術的ブレークスルーとして認識されており、製薬業界はこの進歩の恩恵を受ける最初の波に含まれると考えられています。 この論文は、分子生成におけるAIを用いた量子コンピューティングにおいて、インシリコが初めて足跡を残したことを示すもので、この分野における当社のビジョンを明確に示しています」と、Insilico Medicine台湾のGMであり、論文の筆頭著者であるJimmy Yen-Chu Lin博士は語りました。
この結果を受け、Insilico社のUAEチームは、ハイブリッド量子GANモデルをInsilico独自の低分子生成エンジンであるChemistry42に統合し、AI駆動の創薬・開発プロセスにおいてより効率的で正確な結果を得るための支援を行います。 Insilico社は、デノボ分子設計にGANを活用する先駆的な企業として、2016年にこの分野で最初の論文を発表しました。2016年にこの分野での初となる論文を発
同社は2021年以降、生成AIモデルに基づくエンドツーエンドプラットフォームPharma.AIの支援を受けて11の前臨床候補物質を提供し、そのうち3つが臨床試験に入っています。
「GANのすべてのコンポーネントをVCQに体系的に置き換え、分子の生成に成功したのは、我々の知る限り、業界で初めてのことです。 これは、私たちの旅の最初の小さな一歩でもあると思います。 私たちは、最先端の技術に支えられながら、高品質で効果的な治療薬を患者さんに届け、地球上のすべての人の健康で生産的な生活を延ばすことを約束します。 InsilicoのUAEセンターは現在、化学用の本物の量子コンピュータを使った画期的な実験に取り組んでおり、Insilicoのベストプラクティスを産業界や学術界と共有することを楽しみにしています」と、Insilico Medicineの創業者兼CEOであるAlex Zhavoronkov氏はコメントしました。
Insilico Medicineについて
臨床段階のエンド・ツー・エンドの人工知能（AI）駆動型創薬企業であるInsilico Medicineは、次世代AIシステムを使って生物学、化学、臨床試験分析を結びつけています。 同社は、深層生成モデル、強化学習、トランスフォーマー、その他の最新の機械学習技術を活用したAIプラットフォームを開発し、新規ターゲットを発見し、望ましい特性を持つ新規分子構造を設計しています。 Insilico Medicineは、がん、線維症、免疫、中枢神経系（CNS）、老化関連疾患に対する革新的な薬剤を発見・開発する画期的なソリューションを提供します。 詳細については、www.insilico.com をご覧ください。
配信元企業：Insilico Medicine
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