AI|ffinityはチェコ共和国のマサリク大学発のラボ・イン・ザ・ループ型* ベンチャー企業です。
AI|ffinityが開発したdeepHitExplorerはAIと多様性選択アルゴリズムによりリガンドエピトープの予測を行うことで、創薬初期段階におけるヒット探索を迅速化する実用的なAI支援プラットフォームです。
*AIやシミュレーションによるデータ処理と、実際の実験（ラボ）を密接に連携させ、AIの予測と現実の実験結果をループのように繰り返し、互いの精度や効率を飛躍的に高める研究・開発手法です。
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deepHitExplorerの創薬アプローチ
deepHitExplorerは、NMR、AI、ケモインフォマティクスの力を活用した、算術計算によるヒット化合物探索のためのプラットフォームです。
’説明可能AI’と STD NMR、WaterLOGSY、photo-CIDNP と いった’リガンド観測NMRデータ’ を用いて、候補結合分子の完全なリガンドエピトープを予測・提示します。これらリガンド観測NMR法は同位体標識タンパク質を必要とせず、実用的なスクリーニングワークフローをサポートできるため、初期創薬において魅力的な手法です。
- ▶ 実験統合型AI創薬
- リガンド観測NMRデータと説明可能AIを用いて、候補化合物の結合性やリガンドエピトープを予測します。NMR実験情報を活用することで、結合/非結合データのみの場合と比較して予測精度が向上します。（結合/非結合データのみでも利用可能）
- ▶ 化合物探索・多様性選択
- 使いやすい分子探索ツールと、多様な化合物セットを選択するためのアルゴリズムが搭載され、高い予測結合親和性、高い溶解性、および化学的多様性を示す化合物を選択します。
- ▶ 内在性無秩序タンパク質（IDP）標的に適用可能
- 受容体3D構造に依存しないため、内在性無秩序タンパク質（IDP）を含む固定構造を持たない標的に適用可能です。
- ▶ オプション構造ベース設計
- 高品質のタンパク質構造が利用可能な場合、deepHitExplorer内の構造ベーススコアリングモジュールを有効化し、リガンドベース設計ツールとシームレスに統合することで、パフォーマンスを向上させることができます。
- ▶ スタンドアロンアプリケーション
- スタンドアロンアプリケーションとして提供されており、特別なシステム要件なしに一般的なワークステーション環境へ導入可能です。
Aiffinity社のYouTubeチャンネルと公式ホームページより、本ソフトウェアによるヒット化合物発見へのアプローチのデモの動画をご覧になれます。
現在の推奨システム要件
- OS
- Linux/Mac/Windows
- ストレージ
- 50GB
- メモリ
- 4GB
- GPU
- NVIDIA (CUDA required)
特に推奨とするCPUはありません。並列処理を実行するためにマルチコア（4～8個）が望ましいですが、シングルコアでも動作可能です。
Why deepHitExplorer?
deepHitExplorer はリガンド観測NMR実験とAI予測を統合し、標的タンパク質の構造情報に依存しない創薬探索を実現します。
