神沼資料:23-06-15
2023 年第 1 回

研究講演会

⽂献案内 〜 薬づくりの新しい潮流を探る（暫定版）

はじめに
薬づくりの⼤切さは、誰にでも理解されるであろう。しかし、薬づくりの難しさを理解するには、健康や医療に関わる科学と技術を包括した研究開発の視点と、実際に薬が使われる臨床や薬事⾏政に関わる理解が必要である。
20 世紀までの歴史：
J. Drews, Drug Discovery: A Historical Perspective, Science, 287. 17 March, 1960, 2000
21 世紀における状況：これについては、ICA の関係者（神沼⼆眞、多⽥幸雄、堀内正）による下記の訳書がある。
*「薬づくりの真実~臨床から投資まで」（⽇経 BP 社より 7 ⽉ 18 ⽇新装版発売予定）：Bartfai
T and Lees GV (2006) Drug Discovery: from Bedside to Wall Street. Elsevier/AcademicPress: Amsterdam.
**「薬づくりの未来〜危機を打破する R&D」、⽇経 BP 社、2014 年：Bartfai T and Lees GV(2013) The Future of Drug Discovery: who decides which diseases to treat?
Elsevier/Academic Press: Amsterdam
しかし、状況はさらに変化している。その変化を先導しているのは、薬づくりに関わる化学だけでなく、2003 年に完了が宣⾔された「ヒトゲノム解読計画」などに象徴されるゲノム解読技術と、基礎から臨床や体につける各種の健康などに関わる計測機器、さらにインターネットを含む情報・通信・計算技術である。
薬づくりは基本的に化学の領域の仕事である。その化学も、より根源的な物質科学である量⼦⼒学を基礎にしている。その量⼦⼒学も今世紀に⼊ってより、「量⼦⼒学の第２⾰命（Second Quantum Revolution）」に⾒舞われ、また、情報科学と⼯学 Information Science& Engineering との関係を深めている。
そうした動きから、量⼦情報科学 Quantum Information Science や、それを基礎にした新しい概念に⽴った計算や計算機、すなわち⼈⼯知能 Artificial Intelligence、機械学習 Machine
Learning、量⼦計算 Quantum Computing や量⼦計算機 Quantum Computer の開発への関1

⼼が⾼まっている。薬づくり Drug Discovery は、そうした新しい研究の成果である技術を活⽤するための重要な応⽤領域だと認識されてきている。
以下は、そうした新しい潮流に関わる⽂献の例である。
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新しい薬づくりの基礎科学と技術：⽂献案内
薬づくりに関わる新しい基礎技術の事例
V. Barone and C. Puzzarini, Gas-Phase Computational Spectroscopy: The Challenge of the
Molecular Bricks of Life, Annu Rev Phys Chem. 2023 Apr 24;74:29-52.
doi: 10.1146/annurev-physchem-082720-103845. Epub 2022 Nov 22.

⼈⼯知能 Artificial intelligence や機械学習 machine learning の活⽤~⼀般論
下記は、無料で⼊⼿可能な最近の総説の事例
M. Krenn et al. Artificial intelligence and machine learning for quantum Technologies,
Physical Review A 107, 010101, 2023.
https://journals.aps.org/pra/pdf/10.1103/PhysRevA.107.010101
V. Patel and M. Shah, Artificial intelligence and machine learning, Intelligent Medicine 2 ,Intelligent Medicine 2, 134‒140, 2022
https://mednexus.org/doi/pdf/10.1016/j.imed.2021.10.001
Sohvi Luukkonen et al. Artificial intelligence in multi-objective drug design, Current Opinion
in Structural Biology, Volume 79, April 2023, 102537
https://doi.org/10.1016/j.sbi.2023.102537

機械学習の進歩
M. Elbadawi et al. Advanced machine-learning techniques in drug discovery, Drug Discovery
Today, 26,(3),769-777, 2021,
下記から⼊⼿可能
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1359644620305213

量⼦情報・量⼦計算の衝撃
量⼦⼒学の本J. Preskill, Lecture Notes for Physics 229: Quantum Information and Computation, California
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Institute of Technology, September 1998.
https://www.lorentz.leidenuniv.nl/quantumcomputers/literature/preskill_1_to_6.pdf
J. Preskill, Quantum computing 40 years later
https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.10522
Yuri Alexeev et al. Quantum Computer Systems for Scientific Discovery, PRX QUANTUM
2, 017001 (2021)
⼀般論：IBM における量⼦計算の応⽤可能性の宣伝
Exploring quantum computing use cases for healthcare Accelerate diagnoses, personalize
medicine, and optimize pricing（https://www.ibm.com/downloads/cas/8QDGKDZJ）
Frederik F. Flöther, The state of quantum computing applications in health and medicine,arXiv preprint arXiv:2301.09106, 2023.
H. Sahu and H. P. Gupta, Quantum Computing Tool Kit From Nuts and Bolts to Sack andTools, arXiv:2302.08884v2 [quant-ph] 6 Mar 2023

量⼦計算と主成分分析
S. Llyod, M. Mohseni and P. Rebentrost, Quantum principal component analysis, NaturePhysics, 10, Sept. 2014. pp.631-633.
https://www.nature.com/articles/nphys3029

薬づくりの新しい潮流

量⼦計算化学の基礎
S. McArdle et al. Quantum computational chemistry, Rev. Mod. Phys. 92, 015003, Published
30 March 2020
DOI: 10.1103/RevModPhys.92.015003

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Y. Cao, J. Romero, and A. Aspuru-Guzik, Potential of quantum computing for drug discovery,
IBM Journal of Research and Development.
DOI 10.1147/JRD.2018.2888987,S. Mensa et al, Quantum machine learning framework for virtual screening in drug discovery:
a prospective quantum advantage, Learn.: Sci. Technol. 4 015023, Mach 2023.
DOI 10.1088/2632-2153/acb900
N. S. Blunt et al. Perspective on the state-of-the-Art of Quantum Computing for Drug
Discovery Application, J. Chem. Theory Comp. 18, 7001-7023, 2022.
Raihan Ur Rasool et al. Quantum Computing for Healthcare: A Review
Future Internet 2023, 15, 94. https://doi.org/10.3390/fi15030094
A.I. Gircha et al. Hybrid quantum-classical machine learning for generative chemistry anddrug design, Scientific Reports, 13:8250, 2023.
https://www.nature.com/articles/s41598-023-32703-4 M. Atzon and R. Sessoli, The second
Quantum Revolution, Role and Challenges of Molecular Chemistry, JACS. 141, 11339-11352,
2019.
Havlíček, Vojtěch, Antonio D. Córcoles, Kristan Temme, Aram W. Harrow, Abhinav Kandala,Jerry M. Chow and Jay M. Gambetta. “Supervised learning with quantum-enhanced featurespaces.” Nature. March 13, 2019.
https://arxiv.org/ pdf/1804.11326.pdf;
G. Carleo and M. Troyer, Solving the Quantum Many-Body Problem with Artificial NeuralNetworks, Science. February 10, 2017.
https://arxiv. org/pdf/1606.02318.pdf

5薬づくりへの機械学習、⼈⼯知能、量⼦計算の応⽤
R. Santagati et al. Drug design on quantum computers, arXiv:2301.04114v1 [quant-ph] 10
Jan 2023
https://arxiv.org/pdf/2301.04114.pdf
S. Luukkonen et al. Artificial intelligence in multi-objective drug design, Current Opinion in
Structural Biology, Volume 79, April 2023, 102537
化学合成の⾃動化
D. Schwalbe-Koba and R. Gómez-Bombarelli, Generative Models for Automatic ChemicalDesign, arXiv:1907.01632v1
https://arxiv.org/abs/1907.01632
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Project 14. Tackling Quantum Many-Body Systems with Artificial Neural Networks
Kyle Cranmer: The interplay between physically motivated simulations and machinelearning,
https://www.youtube.com/watch?v=U_ChLPtVV_k&list=PLHyI3Fbmv0SfQfS1rknFsr_Ua
aWpJ1EKA&index=12
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N. S. Blunt et al. Perspective on the state-of-the-Art of Quantum Computing for Drug
Discovery Applicaion, J. Chem. Theory Comp. 18, 7001-7023, 2022
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D. Schwalbe-Koba and R. Gómez-Bombarelli, Generative Models for Automatic ChemicalDesign, arXiv:1907.01632v1
https://arxiv.org/abs/1907.01632
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V. Barone and C. Puzzarini, Gas-Phase Computational Spectroscopy: The Challenge of theMolecular Bricks of Life, Annu Rev Phys Chem. 2023 Apr 24;74:29-52.
doi: 10.1146/annurev-physchem-082720-103845. Epub 2022 Nov 22.
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S. Mensa et al, Quantum machine learning framework for virtual screening in drug discovery:
a prospective quantum advantage, Learn.: Sci. Technol. 4 015023, Mach 2023.
DOI 10.1088/2632-2153/acb900
J. J. Postema et al. Hybrid quantum singular spectrum decomposition for time series analysis,
AVS Quantum Sci. 5, 023803 (2023)
https://doi.org/10.1116/5.0139846
A.I. Gircha et al. Hybrid quantum-classical machine learning for generative chemistry anddrug design, Scientific Reports, 13:8250, 2023.
https://www.nature.com/articles/s41598-023-32703-4
R. Santagati et al. Drug design on quantum computers, arXiv:2301.04114v1 [quant-ph] 10Jan 2023
https://arxiv.org/pdf/2301.04114.pdf
S. Luukkonen et al. Artificial intelligence in multi-objective drug design, Current Opinion in
Structural Biology, Volume 79, April 2023, 102537

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