標的蛋白質の構造解析を省略
富士フイルムは、医薬品候補化合物の構造式から新たな候補化合物を自動的に探索し、設計できるシミュレーション技術（AI-AAM）を開発した。薬効が期待できる既存の医薬品候補化合物と、疾患の原因となる標的蛋白質との結合力を、蛋白質の構成要素であるアミノ酸との相互作用解析から簡便に予測し、人工知能（AI）技術を活用することで、同等の結合力で異なる骨格を持つ別の化合物を探索・設計する。標的蛋白質の構造解析を行わずに、化合物ライブラリーからの探索のみならず、従来発想できなかった新規化合物の設計も可能で、創薬プロセスの短縮やヒット化合物創出の確率向上に結びつけたい考えだ。
創薬では、多数の化合物の中から標的蛋白質と結合する化合物を選別するハイスループット・スクリーニング（HTS）や、標的蛋白質の立体構造を解析し、化合物を探索するドッキング・シミュレーション、医薬品候補化合物と標的蛋白質との結合力の実験データからAIを用いて、新たな化合物を見つけ出す手法が挙げられる。しかし、疾患ごとに異なる標的蛋白質の立体構造解析や、AIの精度向上のためのデータ蓄積が必要だった。
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