　治療の難しいがんなどに効果のあるタンパク質分解誘導剤は、2つの成分をリンカーという化学構造によってつなげて生成する。このタンパク質分解誘導剤が標的タンパク質に作用する際のシミュレーションや、細胞膜透過性の物性を予測するのにAIを適用する取り組みを進めている。また、より分子構造が大きな抗体については、AIによる新規設計に加えて、アミノ酸の配列を言語モデルとして捉えて予測精度を向上する取り組みなどを行っている。

タンパク質分解誘導剤と抗体の研究におけるAI創薬の活用事例［クリックで拡大］出所：アステラス製薬

　これらタンパク質分解誘導剤や抗体のAI創薬では、拡散モデルに基づく生成AIの活用によって処理速度を高められることが知られている。そこで、より高い性能を持つAIインフラになることが期待されているのが、NVIDIAと三井物産子会社のXeureka（ゼウレカ）が構築した創薬AI支援サービス向けのAIスーパーコンピュータ「Tokyo-1」だ。NVIDIAの「DGX H100」を採用することで、低分子にとどまらないさまざまなモダリティの創薬におけるAIの計算速度を大幅に向上できることを確認している。「高性能のGPUを独占的に利用できるとともに、メンテナンスなどをサービス提供者に任せられるので、オンプレミスで構築するよりも効率が良い。Tokyo-1には、当社だけでなく他の国内医薬品メーカーも参加するので、非競合領域でコミュニケーションすることでスキルアップも図れる」（志鷹氏）。

創薬AI支援サービス向けのAIスーパーコンピュータ「Tokyo-1」の概要［クリックで拡大］出所：アステラス製薬

　アステラス製薬としてAI創薬を推進するために重視しているのが、グローバルなデータ基盤の統治である。ロボットを横展開し均一なデータ取得が行えるように取り組んでいるのも、人×ロボットでデータ量を効率的に増やし、AIの性能をさらに向上できるようにするためだ。

グローバルなデータ基盤の統治も重要になる［クリックで拡大］出所：アステラス製薬

　外部採用や社内のスキルアップによる人材の強化も強化している。AIだけでなく、ロボット、実験の自動化に関して高い知識をとスキルを持つ研究者の採用に向け、製薬以外の業界からの応募も歓迎している。志鷹氏は「国内医薬品メーカーが協力して製薬×データサイエンスのイベントを行うなど、業界として力を入れていることを知ってもらえれば、大学などでの育成も進んでいくのではないか」と述べている。