Numerion Labs が、NVIDIA を使用したハイパースケーラブルな仮想ライブラリの超高速スクリーニングに関する画期的な AI 研究を発表

APEX プロトコルにより 30 秒以内で 100 億の仮想化合物の徹底的な評価が可能サンフランシスコ、2025 年 10 月 29 日 /PRNewswire/ -- 創薬への AI/ML 応用の先駆者である AI ネイティブ企業 Numerion Labs は本日、NVIDIA 対象分野の専門家が共著した研究論文のリリースを発表し、現在 arXiv で閲覧可能です。この論文では、科学者が数十億の化合物を含むハイパースケーラブルな超大規模コンビナトリアル合成ライブラリ (CSL) を数秒でスクリーニングできるようにする新しい計算プロトコルである APEX (About-but-Exhaustive Search) を紹介し、これまで分析に数か月かかったワークフローを劇的に加速します。 Numerion Labs以前は Atomwise として知られていた Numerion Labs は、最も重要な化合物の 1 つに対処するために APEX を開発しました。仮想スクリーニングのボトルネック: 化学空間を大規模に包括的に検索できないこと。深層学習サロゲートと構造化化学空間上の GPU 高速列挙を組み合わせることで、APEX は数十億の潜在的な開始点を数秒で仮想的に評価し、有望な化合物が見落とされないようにします。「創薬は、膨大な規模と速度で化学空間を探索するという根本的な課題に常に直面しています」と Numerion Labs の CEO、Steve Worland 氏は述べています。 「APEX を使用することで、数十億の分子を数秒で仮想的に評価できるようになり、化学者とコンピューターの創造性のリアルタイムの融合が可能になることを実証しました。はるかに広範囲の化学空間を迅速に探索できるこの機能により、より多様な化学出発点のセットが得られ、発見が加速され、疾患を治療するための差別化された新薬を特定する可能性が高まります。」従来の仮想スクリーニング技術では、通常、利用可能な化合物の 0.1% 未満しか評価せず、多くの貴重な化合物が残されています。潜在的な薬剤は未発見。競合する超大規模ライブラリ ツールは、多くの場合、化合物の類似性や物理化学的フィルターに焦点を当てたり、大量の計算リソースを必要とする強引なドッキング手法に依存したりしています。対照的に、APEX は COSMOS (Numerion の構造ベースの生成事前トレーニング済み基礎モデル) を活用して、真の生物学的関連性を持つ化合物を優先します。分子の結合と機能を予測するように訓練された COSMOS により、APEX は単に薬物のように見える分子を特定するだけでなく、最適な薬物のような特性を備えた疾患を引き起こす標的に結合する可能性が最も高い分子を選択できるようになります。ベンチマーク テストでは、APEX は、単一の NVIDIA GPU で 30 秒以内に 100 億の化合物ライブラリから生物学的に有望な上位 100 万の化合物を取得しました。ストーリーは続きますこの研究は、キナーゼ、GPCR、プロテアーゼ、核タンパク質など、さまざまなタンパク質標的にわたって重要な薬物様特性の制約を満たす高スコアの化合物を特定する APEX の能力を実証しています。受容体。これらの進歩は、化学空間の包括的かつリアルタイムの探査を可能にすることで、製薬企業やバイオテクノロジー企業がヒット発見に取り組む方法を根本的に再構築する可能性を秘めています。これにより、臨床候補への移行が加速され、差別化された新薬の発見の成功確率が高まります。論文全文は arXivhere で入手でき、コードは GitHub のこちらで入手できます。Numerion Labs について
Numerion Labs は、最先端の機械学習アルゴリズムの開発と使用を通じて、救命薬の発見を加速する AI ネイティブ企業です。同社は、計算化学、構造生物学、医薬化学を統合して、次世代の AI 主導の創薬プラットフォームを開拓しています。メディア連絡先:Kate Thompson / Tim Ragones / Madeline Jones
ジョエレ・フランク、ウィルキンソン・ブリマー・キャッチャー
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