Genesis、1Å精度の構造予測で創薬エージェント実現段階へ

要点

• Genesis Molecular AIの構造予測モデル「PEARL」が、タンパク質の柔軟な動きを正確にモデル化し、創薬業界が求める1Å精度の水準に達しました。

• 従来は2Å RMSDで十分とされていた業界ベンチマークは実は不十分だったことが明らかになり、PEARLはこのより厳しい基準を満たすことで、化学者のように試行錯誤するAIエージェントによる創薬の実現が可能になるターニングポイントを迎えたと言えます。

3つのポイント

よくある質問

従来の2Å RMSDでは何が問題だったのですか？

水素結合は有効性のために0.6Å の範囲内に限定されます。2Å RMSDの精度では、例えば芳香環を回転させても見た目は妥当に見えても、実際の相互作用を誤ってモデル化してしまい、医薬化学者を誤解させる危険性があります。

PEARLはどのベンチマークで性能を証明しましたか？

最近公開されたOpenBindベンチマーク（EV-A71タンパク質対象、802の未知の複合体）で、PEARLは他の公開モデルを大幅に上回りました。タンパク質が結合ポケットへのリガンド侵入経路を遮断する「誘導適合」を、長時間の分子動力学シミュレーションなしにモデル化できたことが特に評価されています。

PEARLの訓練時点でOpenBindのデータは含まれていますか？

いいえ。PEARLは対象タンパク質やその相同体のデータを使用せず、テンプレートPDBは訓練カットオフの後に公開されました。つまり、完全に未知のデータセットで高い性能を発揮したことになります。