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ヘルスケアAI主要企業のAIニュースAIビジネス・産業Top Companies AI掲載日時: 2026年8月27日 6:312分で読める

アステラス、創薬高速化にBoltz-2 NIM採用

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アステラス、創薬高速化にBoltz-2 NIM採用

要点

  • アステラスがエヌビディアのBoltz-2 NIMを採用し創薬を高速化。

  • あるプロジェクトではアッセイを90%以上、期間を70%以上削減。

  • 現在、全社で50人以上の定期利用者に。

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    アステラス製薬は、生体分子構造と結合親和性を予測するAIプラットフォーム「Boltz-2 NIM」(エヌビディア製)を採用し、創薬ワークフローの民主化と高速化を図る。

  2. なぜ重要か

    膜タンパク質を標的としたプロジェクトでは、AIによる優先順位付けにより実験評価が必要な化合物を10個にまで削減。アッセイ数を90%以上削減し、ヒット同定までの期間を70%以上短縮した。選抜された10個すべてが期待された効果を示し、アプローチの有効性が確認された。国内の製薬企業がAI活用の創薬手法を一層進める可能性がある。

  3. 注目点

    このツールは全社で利用されており、2026年2月末時点で定期利用者は50人以上、累計利用回数は2,000回を超える。アステラスは、東京1号機(Tokyo-1)上でのNIM展開を拡大し、DiffDock、GenMol、MolMIMなどの追加モデルでさらなる民主化を目指す。

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背景と解説

アステラス製薬は創薬におけるボトルネックとして、計算化学者が多数の化合物を評価する必要があり、プロセスが遅延するという課題を抱えていた。そこで、タンパク質構造と化合物の結合親和性の両方を予測するAIモデル「Boltz-2 NIM」をワークフローに統合した。NVIDIA GPU向けに最適化されたこのツールにより、薬化学者が自ら簡単なシミュレーションを実行できるようになり、日常的なタスクにおける計算化学者への依存度が低下した。また、ブラウザベースのフロントエンドと構造式をSMILE表記に変換するアプリケーションを開発し、利便性を向上させた。結果は劇的で、あるプロジェクトではアッセイ対象の化合物が10個にまで削減され、アッセイ数は90%以上、時間は70%以上削減され、10個すべてがヒットとして確認された。2026年2月時点で、このアプリケーションは50人以上の定期利用者と2,000回以上の累計利用回数を誇る。アステラスは、他のモダリティ向けの追加モデルでNIM展開を拡大し、AI駆動型創薬のさらなる民主化を目指している。

よくある質問

Boltz-2 NIMはオープンソース版と比べてどのくらい高速ですか?
ある標的に対して、Boltz-2 NIMは7秒で実行できたのに対し、Pythonベースのオープンソース版Boltz-2は20秒以上かかり、約3倍高速でした。
東京1号機(Tokyo-1)プロジェクトとは何ですか?
東京1号機(Tokyo-1)は、三井物産子会社のゼウレカが立ち上げた日本ヘルスケア産業向けイノベーション拠点で、アステラスはこれに参画し、創薬の計算プラットフォームとして利用しています。
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