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ChemRxiv、AIを活用した構造認識型小分子創薬ワークフローを公開：エージェント型・説明可能AIが設計から優先順位付けまで
ChemRxiv 不明 概要 ChemRxivに公開されたプレプリント論文は、エージェント型および説明可能な機械学習と生成分子設計を統合した、構造認識型小分子創薬のためのAIワークフローを記述しています。このシステムは、新しい分子構造を生成し、効力を予測し、... -
CAR-T療法の商業化における主要課題：製造に加え病院のキャパシティが真のボトルネック
Chivanta 不明 概要 CAR-T細胞療法の商業化における最大の課題は、製造能力だけでなく、病院のキャパシティと治療プロセス全体にあることが指摘されています。特に、患者選択、白血球アフェレーシス、サイトカイン放出症候群（CRS）の管理、そして複雑な償... -
VCUらが3DバイオプリンティングとAIを活用した新しいがん治療薬探索プラットフォームを開発
VCU Massey Comprehensive Cancer Center アメリカ 概要 VCU Massey Comprehensive Cancer Center、UCLA Health Jonsson Comprehensive Cancer Center、およびUniversity of Colorado School of Medicineの科学者チームが、3Dバイオプリンティング、高度画... -
Amerigo Scientificが高品質iPSC由来細胞をリリース、生物医学研究と細胞治療開発を加速
24-7PressRelease.com (Amerigo Scientific発表) アメリカ 概要 Amerigo Scientific社は、疾患メカニズム研究、ハイスループット薬物スクリーニング、および革新的な細胞治療開発を支援するため、高純度・高品質なiPSC由来細胞および遺伝子改変レポーターi... -
AIが創薬の生物学的探索空間を大幅削減：de novoタンパク質設計とBrukerのデータ基盤が革新を加速
Temple 8 不明 概要 AIモデルが数十億の仮想分子を数秒でスクリーニングし、結合親和性の予測や薬物動態特性の最適化を通じて、生物学的探索空間を大幅に削減しています。生成AIは、特定の疾患経路を中和する全く新しいデリバリーシステム、すなわち自然界... -
McKinseyレポート：生成AIと基盤モデルがバイオ医薬品R&Dワークフローを根本から変革、分子設計と抗体工学を加速
McKinsey 不明 概要 McKinseyのレポートによると、生成AIと基盤モデルはバイオ医薬品の研究開発ワークフローに革命的な変化をもたらしています。これらのAIモデルは、結合親和性、選択性、安全性が最適化された新規分子構造、実験仮説、および合成経路を設... -
基盤モデルと生成AIが分子科学を再構築：データ中心型学習で仮想スクリーニング精度と分子生成制御性を向上
Curate ND アメリカ 概要 基盤モデルと生成AIが、化学、生物学、材料科学における分子の予測、探索、設計方法を劇的に変革しています。この研究では、限られたデータ、マルチモーダルな観察、多目的設計目標の下で、分子発見のためのデータ中心型学習手法... -
UCLA Healthが3DバイオプリンティングとAI統合プラットフォームで癌治療薬スクリーニングを高速化
UCLA Health Jonsson Comprehensive Cancer Center アメリカ 概要 UCLA Health Jonsson Comprehensive Cancer Centerの研究者らが、3Dバイオプリンティング、先進イメージング、AIを組み合わせた新しいプラットフォームを開発しました。このプラットフォー... -
ChemCopilotが自然言語プロンプトからSMILES文字列を生成する生成AIモデルを発表、分子設計を自動化
ChemCopilot 不明 概要 ChemCopilotが、自然言語プロンプトから安定したSMILES文字列を生成する分子設計のための生成AIモデルを発表した。この革新的なシステムは、分子設計から処方性能までのプロセスを自動化し、化学者が構造をインタラクティブに調整で... -
生物学的データ駆動型生成化学：デノボ創薬設計における深層生成モデルの進化
ChemRxiv 国際 概要 新しいプレプリント研究では、デノボ創薬設計における生物学的データ駆動型生成化学の包括的なレビューが提示されました。深層生成モデルは、化学的特徴だけでなく、バイオアッセイやタンパク質構造などの多様な生物学的情報に基づいて... -
インペリアル・カレッジ・ロンドン、フローマップAIモデル「DeCAF-Pearl」で大規模分子スクリーニングを実用化、AlphaFold 3を凌駕する効率
Imperial College London イギリス 概要 インペリアル・カレッジ・ロンドンの研究者らが開発したAIモデル「DeCAF-Pearl」は、フローマップを基盤とし、大規模分子スクリーニングを初めて実用的なレベルに引き上げました。このモデルは、64基のGPUを使用し... -
Latent Labsの生成AIが分子設計を根底から変革、マクロ環状ペプチド・抗体候補を数週間で生成
CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition) アメリカ 概要 Latent Labsは、創薬において既存ライブラリからのスクリーニングではなく、意図に基づいた「de novo（デノボ）」分子設計を可能にする生成AIプラットフォーム「Latent-X1」と「Latent-Y」... -
バイオRxiv発表：APOSMがペアワイズ優先学習でジェネラティブ小分子設計を改善、リード最適化を加速
bioRxiv アメリカ 概要 bioRxivで発表されたAPOSMは、絶対スコアの代わりにペアワイズ優先学習を用いてサロゲートモデルを強化することで、ジェネラティブ小分子設計を改善するアクティブラーニングアルゴリズムです。この手法は、フラグメントベースのジ... -
AI/機械学習が創薬のターゲット特定と精密ナノ医療を推進、候補薬選定と生物経路分析を高度化
Dove Medical Press アメリカ 概要 機械学習（ML）と深層学習（DL）戦略が、ターゲット特定と精密ナノ医療の向上を通じて創薬を前進させています。これらの技術は、仮想スクリーニングとバイオ活性予測を活用して候補薬の優先順位付けを洗練し、タンパク質... -
CombiCult®スクリーニングプラットフォーム、iPSC由来NK細胞製造のフィーダーフリー・バイオリアクターによるスケーラビリティを確立
Frontiers (Preprint) ドイツ 概要 本プレプリントは、高スループットのコンビナトリアルスクリーニングプラットフォームCombiCult®を用いて、成熟した機能的なiPSC由来ナチュラルキラー（iNK）細胞を生成するためのフィーダーフリープロトコルを開発した... -
Mount Sinai科学者、AI創薬の限界を示しつつ、がんタンパク質PKMYT1に隠れた薬物結合ポケットを発見
Mount Sinai - New York アメリカ 概要 マウントサイナイの科学者たちが、がん関連タンパク質PKMYT1にこれまで見過ごされてきた薬物結合ポケットを発見しました。この発見は、AI創薬の能力と限界を浮き彫りにしながら、より選択的な薬剤設計への新たな道を... -
AI/MLフレームワーク、脂質ナノ粒子（LNP）製剤の最適化を加速し高度な薬物送達を実現
Frontiers スイス 概要 脂質ナノ粒子（LNP）は、医薬品および核酸送達のための最も臨床的に検証されたプラットフォームの一つとして、その重要性が認識されている。しかし、LNP製剤の合理的な設計は、複雑な多変数課題であり、AI/機械学習（ML）フレームワ... -
CELLINKの3Dバイオプリンティング、オルガノイド生産を拡張し創薬・再生医療を加速
ATCG India インド 概要 CELLINKの3Dバイオプリンティング技術は、培養肉、組織工学、再生医療の研究を支援する革新的なソリューションを提供し、細胞培養の未来を推進しています。特に、オルガノイド技術と3Dバイオプリンティングの統合により、研究者は... -
3Dバイオプリンティングによる組織・オルガノイド構築技術の最新動向
技術情報発信（素材技術を未来へ） 日本 概要 3Dバイオプリンティング技術は、オルガノイドや組織モデルの創製において目覚ましい進展を遂げています。この技術は、細胞治療、個別化診断、および創薬スクリーニングへの応用において大きな可能性を秘めてい... -
ケイファーマ、iPS創薬・再生医療事業で多角的なパイプラインを着実に推進
Kabutan.jp 日本 概要 ケイファーマ株式会社の第1四半期決算報告によると、同社はiPS細胞創薬事業で6つのパイプライン、再生医療事業で5つのパイプラインをそれぞれ着実に研究開発を進めていることが明らかになりました。これは、iPS細胞技術を基盤とした...
