ディープラーニングで「脳に効く薬」の発見を加速 (AI×医薬品)【論文】

   

「脳に効く薬」には突破すべき壁がある。

課題:血液脳関門の透過性の予測は難しい

脳にある血液脳関門(BBB)は、中枢神経系の機能を維持するために、多くの化合物が脳組織に入ることを防いでいる。一方、中枢神経系(脳や脊髄)に効く薬物は、BBBを通過して脳に入ることが前提条件となるため、BBBに対する薬の透過性の予測は必要不可欠である。

近年、機械学習を用いた低分子化合物のBBB透過性の予測が研究されているが、複数ある透過形式のうち一つの形式に関する予測しか行えていない。そこで、その他の透過形式についても予測できる手法の確立が求められている。

さまざまな形式のBBB透過性を予測するという課題において、実際にどんな研究が行われているのだろうか。中国にあるマカオ科学技術大学のRui Miaoら研究者の発表を紹介したい。

彼らは、薬物の副作用や効能情報をデータセットに用いることで、正確なBBB透過性の予測モデルの構築を試みたのだった。

テーマ:血液脳関門の透過性を正確に予測するモデルの構築

まずはRui Miaoらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめた。

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