HPC/AI駆動型医薬プラットフォーム部門の創設とライフインテリジェンスコンソーシアムLINCとの連携
理化学研究所 計算科学研究センター
HPC/AI駆動型医薬プラットフォーム部門
奥野 恭史

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）

ワクチン（米国ファイザー）デキサメタゾン（英国）

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）

「富岳」による新型コロナウイルスの治療薬候補同定
2020.7.3 「富岳」による新型コロナ治療薬候補同定を発表「富岳」が有力候補として同定した
薬剤niclosamideは米国等で10月末に治験開始

2000化合物を1日強でMD計算可能
数1000規模化合物のMDスクリーニングは世界初

新型コロナウイルス感染による生体内の遺伝子発現ネットワークの推定
重症化と軽症における生体内の遺伝子ネットワークの変化を推定
スーパーコンピュータによる計算

IFN signalings
JAK/STAT signalings

mRNA(HGC Shirokane3)

ベイジアンネットワーク

バリシチニブ（米国）

2020.8.21 論文公表

デキサメタゾン（英国） 炎症性サイトカインsignaling→ サイトカインストーム

COVID-19から見えてきた日本の創薬における課題
内閣官房

健康・医療戦略推進本部

ワクチン開発・生産体制強化戦略（案）（令和3年6月1日）
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kenkouiryou/suisin/suisin_dai34/gijisidai.html

ワクチンの迅速な開発・供給を可能にする体制の構築のために必要な政策

お金も人も足りない日本は欧米メガファーマに太刀打ちできるのか？
••••

個々の研究機関、企業は世界トップレベルの研究開発力を有するが、いざという時に統合化できず、総合力で負ける
欧米に比べて、日本の製薬企業は規模・資本力が弱い → リスクがとれない。いざという時にスピードで負ける
治験・承認プロセスのコスト、スピード、人的リソース、体制の問題が依然ある
・・・・

少人数・低コスト・超効率化を実現する創薬DXの徹底しか道はない
スパコンを機軸にしたHPC/AIによる創薬デジタルトランスフォーメーションで欧米に対等する

お金も人も足りない日本は欧米メガファーマに太刀打ちできるのか？
••••

個々の研究機関、企業は世界トップレベルの研究開発力を有するが、いざという時に統合化できず、総合力で負ける
欧米に比べて、日本の製薬企業は規模・資本力が弱い → リスクがとれない。いざという時にスピードで負ける
治験・承認プロセスのコスト、スピード、人的リソース、体制の問題が依然ある
・・・・

計算科学研究センター

HPC/AI駆動型医薬プラットフォーム部門

HPC/AI医薬PF部門：
創薬・医療・生命科学のためのシミュレーション・AI技術の開発と創薬・医療・生命科学 その現場応用シミュレーション

AI

理研 (日本橋)AI

2021年4月～

理研・横浜MIHから神戸R-CCSへ
理化学研究所 計算科学研究センター (R-CCS)

理研 (横浜)7

計算科学研究センター

HPC/AI駆動型医薬プラットフォーム部門

細胞・マウス・ヒトの橋渡し研究

分子デザイン計算知能ユニット

創薬化学AIアプリケーションユニット
AI創薬連携基盤ユニット

バイオメディカル計算知能ユニット8計算科学研究センター

HPC/AI駆動型医薬プラットフォーム部門

１．シミュレーション－AI－実験の融合による新たな生命科学の創成
２．新規モダリティ（低分子から高分子、基礎から臨床）への展開
３．HPC/AI駆動型生命科学統合プラットフォームの構築
４．実践的な創薬・医療・生命科学応用

基礎研究
1.シミュレーション×AI
×実験の新科学
2.モダリティトランス
フォーメーション

応用研究・社会実装
3.HPC/AI駆動型生命科学プラットフォーム
4.実践的な創薬・医療・生命科学応用9

創薬プロセスを構成する独自AI・シミュレーション技術• 化合物-タンパク相互作用予測（CGBVS）• 活性、ADME、毒性マルチタスク予測（kGCN)• タンパク運動性予測（DEFMap）• タンパク3D構造予測

分子デザインのためのAI• タンパク構造ベース化合物最適化生成モデル（SBMolGen）• 抗原抗体結合デザイン

生体分子のためのAI・シミュレーション• 粗視化AI力場• FMO AI力場

• 化合物生成モデル（ChemTS, kGCN-VAE）• 薬剤ドッキング (3D-CNN）• 有機合成反応（kGCN）• MDスクリーニング (Coldock)• 逆合成経路予測（RetRek）• 変異体自由エネルギー推定（MutFep）

生体システム解析のためのAI• 分子ネットワーク因果推論（Ingar）• ネットワークベース患者層別化（Ingar）• 生体分子ネットワーク予測（kGCN）• 遺伝子病原性予測（kGCN）• 薬物動態パラメータ予測
10

「京」の実績：がんゲノム医療における薬剤耐性メカニズム解明
世界最大規模の横断的がんゲノム解析と分子シミュレーションによる新たな発がんメカニズムの発見
Nature , 582 (7810), 95–99（2020）

F735

Lorlatinib耐性ALK変異を克服するGilteritinibの作用メカニズムの解明
Nature Communications, 12 (1), 1261（2021）

F735

薬剤

薬剤
S904

F904

Nature Communications., 9(625), 1-9 (2018)

F735

F735

薬剤

薬剤
S904

F904

Nature Communications, 8:14768 (2017)

世界トップレベルの分子シミュレーションとAI技術

タンパク質の静的な立体構造データのみから分子の運動性を予測

超音波シミュレーションにより薬剤結合計算を加速

12

世界に勝つためのAI×シミュレーション×実験プラットフォームの構築
課題１：ライスサイエンスでは、新規事象、新規物質の発見が最重要⇒ AIは予測範囲（探索空間）や予測精度が学習データの質と量に依存⇒ シミュレーション実験により学習データを生成し、データの質と量を担保する
課題２：ライフサイエンスでは、事象の要素還元的理解（メカニズム理解）が重要⇒ AIは非線形予測モデルは特徴量の抽出が困難であり、因果関係の推論が困難⇒ 説明可能AI、およびシミュレーションモデルによる特徴量の具現化や因果推論を実現

ライフインテリジェンスコンソーシアム

京都大学医学研究科

医薬基盤健栄研

富岳Society5.0推進拠点とLINCとの連携による創薬DXの実践
HPC/AI医薬PF部門

創薬・医療・生命科学
シミュレーションAI

連携

ライフインテリジェンスコンソーシアム

医薬基盤健栄研

連携

京都大学
医学研究科

富岳Society5.0推進拠点
理研 (日本橋)AI

2021年4月～

理研・横浜MIHから神戸R-CCSへ
理化学研究所 計算科学研究センター (R-CCS)

理研 (横浜)14産学連携AI創薬コンソーシアム “ライフインテリジェンスコンソーシアム”
2016.11.16 日経新聞

2016年11月発足

30種の創薬AIプロトタイプの開発

2020年9月
第一期終了

ライフインテリジェンスコンソーシアム（LINC）
京大・理研・医薬健栄研等、ライフ系企業、IT系企業等
約125企業・団体が参画

2021年4月
第２期開始

一般社団法人ライフインテリジェンスコンソーシアム
LINC

LINCにおける創薬プロセス全域をカバーする約30種のAI開発
予防・先制医療メディシナルケミストリー

WG1. 未病・先制医療

WG4. 分子シミュレーション

1. 健康診断データによる発症予測
2. マイクロバイオーム・オミクスデータ解析
3. デジタルヘルス：①SNS・ライフログ、②服薬・健康情報基盤

11.タンパク質立体構造・機能予測
12.AIによるドッキング計算高度化
13.分子動力学計算によるAI活用
14.AIを用いた高精度分子力場

WG3. 創薬テーマ創出

WG5. メドケム・分子設計・ADMET

15.合成経路予測
16.分子設計AI
17.化合物記述子表現
18.QSAR/QSPR/ in vitro ADMET予測

WG6. トランスレーショナルリサーチ

8. 文献情報を基にした研究者探索9. 標的分子探索
10.ドラッグリポジショニング
28-2. EHR・SNSからのアンメットニーズの抽出

19.非臨床データからのヒトADMET予測
20.疾患メカニズム解明・ブリッジング予測

WG7. バイオロジクス・製剤・ロボティクス
21.バイオロジクス関連AI
22.結晶形・製剤関連AI
23.調剤ロボティクス

バイオメディカル・基礎から臨床への開発プロセス
WG9. 知識ベース・NLP

WG2. 臨床・診断

4. がんゲノム医療におけるAI活用
5. シミュレーションによる細胞分離
6. AIによる病理画像処理
7. AIによる電子カルテ処理：①糖尿病、②腎疾患
28-1. 遺伝子名認識

WG8. 治験・市販後・メディカルアフェアーズ

24.AIによる治験の効率化 25.有害事象の情報基盤
26.製品Q&Aシステム
27.アウトカムリサーチ・医療技術評価

知識ベース / 計算機サーバー

診断・治療

WG10. AI基盤

16

第一期LINCが創出した成果• 20種以上のプロトタイプAIが完成• 5種のAIが製品化、その他数PJでも製品化を検討中• 1件の特許出願

内閣府の第2回日本オープンイノベーション大賞
厚生労働大臣賞の受賞

第一期LINCで構築した創薬AIプラットフォーム
医薬基盤研

LINC DBポータル(PJ30)

医薬基盤研

理研横浜

その他

生物系︓
WG01, 02, 03, 06, 08

化学系︓
WG04, 05, 07

商用化済み成果物
一部のプロジェクト

理研R-CCSとLINCが目指すライフサイエンスのSociety5.0の実現
AI×シミュレーション×実験の統合による富岳創薬DXプラットフォーム

理化学研究所 計算科学研究センター
細胞・マウス・ヒトの橋渡し研究

サイバー空間予防・先制医療メディシナルケミストリー

WG1. 未病・先制医療

WG4. 分子シミュレーション

1. 健康診断データによる発症予測
2. マイクロバイオーム・オミクスデータ解析
3. デジタルヘルス：①SNS・ライフログ、②服薬・健康情報基盤

11.タンパク質立体構造・機能予測
12.AIによるドッキング計算高度化
13.分子動力学計算によるAI活用
14.AIを用いた高精度分子力場

WG5. メドケム・分子設計・ADMET

15.合成経路予測
16.分子設計AI
17.化合物記述子表現
18.QSAR/QSPR/ in vitro ADMET予測

フィジカル空間
WG3. 創薬テーマ創出

WG6. トランスレーショナルリサーチ

8. 文献情報を基にした研究者探索9. 標的分子探索
10.ドラッグリポジショニング
28-2. EHR・SNSからのアンメットニーズの抽出

19.非臨床データからのヒトADMET予測
20.疾患メカニズム解明・ブリッジング予測

WG7. バイオロジクス・製剤・ロボティクス
21.バイオロジクス関連AI
22.結晶形・製剤関連AI
23.調剤ロボティクス

バイオメディカル・基礎から臨床への開発プロセス

WG2. 臨床・診断

4. がんゲノム医療におけるAI活用
5. シミュレーションによる細胞分離
6. AIによる病理画像処理
7. AIによる電子カルテ処理：①糖尿病、②腎疾患
28-1. 遺伝子名認識

WG8. 治験・市販後・メディカルアフェアーズ

24.AIによる治験の効率化 25.有害事象の情報基盤
26.製品Q&Aシステム
27.アウトカムリサーチ・医療技術評価

診断・治療ライフインテリジェンスコンソーシアム

「富岳」から始まる生命科学・創薬・医療の革新
スパコンが生命と経済を守る時代に
国民の健康・安全保持と医療費削減
開発期間：4年短縮
開発費：業界全体で1.2兆円削減（1品目あたり600億円削減）

スパコンがサイエンスそのものを作る時代に