SS研HPCフォーラム2024（8月6日）

創薬DX PlatformのためのHPCとワークフロー
2024年8月6日

千葉峻太朗
R-CCS HPC/AI 駆動型医薬プラットフォーム部門
分子デザイン計算知能ユニット

SS研HPCフォーラム2024（8月6日）

自己紹介

SS研HPCフォーラム2024（8月6日）

計算の 計算による 計算のための科学

理化学研究所
計算科学研究センター（R-CCS）
理研の12研究センターの一つであると同時に高性能計算科学における国家「知の拠点」センター

R-CCSが橋頭保的な役割

スーパーコンピュータ「富岳」

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計算の科学
計算による科学プロセッサ研究チーム
佐野 健太郎高性能人工知能システム
研究チーム
松岡 聡

大規模並列数値計算技術
研究チーム
今村 俊幸

高性能ビッグデータ
研究チーム
佐藤 賢斗

次世代高性能アーキテクチャ
研究チーム
近藤 正章

離散事象シミュ
レーション
研究チーム
伊藤 伸泰

量子系分子科学
研究チーム
中嶋 隆人

量子系物質科学
研究チーム
柚木 清司

粒子系生物物理研究チーム
杉田 有治

粒子系シミュレータ研究チーム
牧野 淳一郎複合系気候科学
研究チーム
富田 浩文

複雑現象統一的解法
研究チーム
坪倉 誠

連続系場の理論
研究チーム
青木 保道

総合防災・減災
研究チーム
大石 哲

データ同化
研究チーム
三好 建正

計算構造生物学研究チーム
Florence TAMA

プログラミング環境
研究チーム
佐藤 三久

2021年4月1日設置
HPC/AI駆動型医薬プラットフォーム部門

運用技術部門

施設運転技術ユニット
塚本 俊之

バイオメディカル
計算知能ユニット
奥野 恭史

システム運転技術
ユニット
宇野 篤也

創薬化学AIアプ
リケーションユニット
本間 光貴

チューニング技術ユニット
庄司 文由

分子デザイン計算
知能ユニット
池口 満徳

利用環境技術ユニット
庄司 文由

AI創薬連携基盤ユニット
奥野 恭史

先端運用技術ユニット
山本 啓二

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背景：創薬の常識を覆したCOVID-19と欧米の底力
創薬の常識
医薬品開発の成功確率：2.5万分の1以下（開発費用1200億円、開発期間約10年以上）

1年以内

レムデシビル（米国）
デキサメタゾン（英国）

ワクチン（米国ファイザー）ワクチン（米国モデルナ）

バリシチニブ（米国）

ワクチン（英国アストラゼネカ）

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SS研HPCフォーラム2024（8月6日）

AIやシミュレーションで少人数・低コストで創薬の超効率化を目指す

創薬の常識
医薬品開発の成功確率：2.5万分の1以下（開発費用1200億円、開発期間約10年以上）

スパコンやAIによって加速する

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SS研HPCフォーラム2024（8月6日）「富岳」創薬DXプラットフォーム「富岳」を基軸として、AIとシミュレーションを融合させた革新的な創薬DXプラットフォームを構築し、創薬プロセスの超効率化を目指す。これにより、新薬やワクチン開発の少人数・低コスト・迅速化を実現する。
候補化合物Y

病気A

サイバー空間

IT企業・アカデミア

標的タンパク質X

医薬品候補Zを製品化してよい
有望な医薬品候補Z

安全に効く患者群S
薬価はWが妥当
患者群P
治療方法T

医薬品開発の超効率化

現実社会
創薬現場

病気Aの原因タンパクは？
どんな疾患の薬を開発すれば良い？

治験に合格するには？
化合物Yの薬効は？
治療方法は？
毒性・ADMEは？
標的タンパクXに効く
医薬品候補Zは市販後の副作用の危険性は？
薬物候補化合物は？
患者に安全に効くのか？
費用対効果は？

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SS研HPCフォーラム2024（8月6日）「富岳」創薬DXプラットフォーム「富岳」を基軸として、AIとシミュレーションを融合させた革新的な創薬DXプラットフォームを構築し、創薬プロセスの超効率化を目指す。これにより、新薬やワクチン開発の少人数・低コスト・迅速化を実現する。
候補化合物Y

病気A

サイバー空間

IT企業・アカデミア

標的タンパク質X

医薬品候補Zを製品化してよい
有望な医薬品候補Z

安全に効く患者群S
薬価はWが妥当
患者群P
治療方法T

医薬品開発の超効率化

現実社会
創薬現場

病気Aの原因タンパクは？
どんな疾患の薬を開発すれば良い？

治験に合格するには？
化合物Yの薬効は？
治療方法は？
毒性・ADMEは？
標的タンパクXに効く
医薬品候補Zは市販後の副作用の危険性は？
薬物候補化合物は？
患者に安全に効くのか？
費用対効果は？

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SS研HPCフォーラム2024（8月6日）

リード化合物創出 ワークフロー• 「富岳」を中心に、HPC/AIフローの自動化を図ることで、創薬の超効率化を実現• リード化合物創出：標的タンパク質名を入力して、リード化合物を推定するHPC/AIフロー
創薬標的分子の遺伝子名（例：タンパク質のアミノ酸配列）

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世の中にあるOSSワークフローエンジンなど多数• Prefectを利用してDX Platformを構築

DXプラットフォームコンセプト：• 様々なアプリを一つのプラットフォームに実装し全体の最適化を図る• 自由につなげた創薬シナリオを構築できる• 創薬アプリの共通プラットフォームへ
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SS研HPCフォーラム2024（8月6日）

創薬DX Platformのワークフローエンジン
Prefect（Open source版Apache-2.0）• 個別の機能をもった処理（タスク）を、フローとして複数つなげて実行するワークフローエンジン。全体として複雑なデータ処理を実現• ワークフローエンジンとしてワークフローを効率的に実行する機能を提供する• 実行状況のモニタリング• タスクで発生したエラーの処理。
• 保持した実行結果（キャッシュ）を利用した再実行• タスク間でのデータの受け渡しなど• 「富岳」へのジョブ投入も可能••••

GUIでフローに操作を加える場合は画面を構築する必要あり

Prefect のPrefectの全体像やコンセプト、詳細https://docs.prefect.io/latest/
Prefect には、Open source 版とCloud 版の二つのバージョンがある。
今回はOpen source版を利用。そのため、自前でサービスの立ち上げ・保守を実施する必要あり。

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フロー例: 単純なドッキング• 標的タンパク質分子に対して、• 指定した化合物のドッキングを行い、• 医薬品候補化合物の絞り込みを行う

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SS研HPCフォーラム2024（8月6日）• 多数のジョブの同時実行していると何らかのエラーで失敗することも多い•

候補化合物分実行（10~100フロー）

計算（原因不明で）失敗した場合
タンパク質-医薬品候補化合物の間の結合力（ΔG）計算：MP-CAFEE

例えば、通信切断、ほかユーザーの影響、一時的メモリ不足、原因特定困難（宇宙線…？）、…

タンパク質-リガンド間親和性（ΔG）計算のやりなおしまずはやり直してみる。
• 各タスクの入出力は「ファイル渡し」になっているものが多い。また、各タスクの実装として、必要ファイルの存在有無でそのタスクの実行必要性を判定するように実装。
• やり直しでダメなら入力ファイルなどを確認する。

候補化合物分実行（10~100フロー）•※そもそも「大量化合物→有望化合物への絞り込み」のような利用シー
ンでは、多少の失敗やエラーが起きても無視して別の化合物の処理を進めるように実装
3倍速
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SS研HPCフォーラム2024（8月6日）

今後の展開

AIとシミュレーションを融合させた革新的な創薬DXプラットフォームを構築し、創薬プロセスの超効率化を目指連携の強化す。これにより、新薬やワクチン開発の少人数・低コスト・迅速化を実現する。
• 他グループの開発アプリ
病気A

サイバー空間

IT企業・アカデミアの実装・協力体制構築
候補化合物Y• 創薬から生命科学応用へ

標的タンパク質X

医薬品候補Zを製品化してよい

有望な医薬品候補Z

安全に効く患者群S
薬価はWが妥当
患者群P
治療方法T

新規アプリ開発
中分子・高分子デザ
インへの拡充

医薬品開発の超効率化
PFの臨床領域への拡大
現実社会
創薬現場

病気Aの原因タンパクは？

治験に合格するには？
化合物Yの薬効は？
治療方法は？
毒性・ADMEは？
どんな疾患の薬
標的タンパクXに効く
医薬品候補Zは市販後の副作用の危険性は？
現行PFの製薬企業・アカデミア創薬でのを開発すれば良い？
薬物候補化合物は？
患者に安全に効くのか？
費用対効果は？

テスト・本格運用

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外部資金
•

MEXT 「富岳」Society 5.0推進利用課題 (hp220284、hp230189)•

MEXT 「富岳」成果創出加速プログラム「「富岳」で目指すシミュレーション・AI 駆動型次世代医療・創薬」(JPMXP1020230120、hp230216）•

AMED 創薬支援推進事業・産学連携による次世代創薬AI開発（DAIIA）JP22nk0101111

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