清華大学人工知能産業研究院（AIR）と北京水木分子生物科技有限公司は、生物医薬の研究・開発を支援するAI駆動のPythonディープラーニングツールキット「OpenBioMed」を共同開発した。このツールキットは、生物医薬分野における研究者の負担を軽減し、複雑なデータ解析をより効率的かつ正確に行うことを目的としている。分子、タンパク質、テキスト、知識グラフなど多様な生物医学データを処理・解析するための機能を備え、AI技術を活用した薬物開発や疾病研究の進展を大きく後押しする。特に、既存のツールと比較してより高度な多モーダルデータ統合を実現し、研究者がワークフローを自由にカスタマイズできる点が特徴となっている。
OpenBioMedは、20以上のディープラーニングモデルを統合し、従来のAI薬物発見タスクから新たに出現した多モーダルな課題まで、幅広い応用を可能にする。分子特性予測、タンパク質構造予測、薬物応答予測、薬物-標的相互作用予測、バイオメディカルテキスト解析など、多岐にわたる機能を搭載し、研究者が求める解析ツールを一元的に提供する。また、モジュール化された設計により、ユーザーはさまざまな解析ツールを組み合わせてワークフローを構築できるため、個々の研究ニーズに柔軟に対応できる。従来、分子設計、タンパク質構造解析、薬物応答シミュレーションなどの作業は、異なるツールを使い分ける必要があったが、OpenBioMedではこれらを一括して処理できるため、研究プロセスの大幅な効率化が期待される。
さらに、大規模言語モデル（LLM）を活用したエージェント開発をサポートしており、自然言語による直感的なインタラクションが可能となる。例えば、特定の化学分子の特性について知りたい場合、OpenBioMedのAIエージェントに対して「この分子の安定性と毒性について教えてほしい」と質問するだけで、モデルが関連データを統合し、適切な回答を提示する。この機能により、従来のコーディングや専門的なデータ処理を必要とせず、研究者がより直感的にデータを活用できる環境が整備される。
従来の薬物開発では、膨大なデータの解析と試験を要し、研究者は多くの時間とコストを費やしていた。しかし、AI技術の進化により、こうしたプロセスの効率化が急速に進んでいる。OpenBioMedの導入により、薬物分子の設計と最適化が格段に向上し、新規化合物のスクリーニングも迅速に行えるようになる。特定の疾患に対する新たな標的分子を探索する際も、大量の生物データと文献情報を統合し、最適な標的候補を迅速に特定できるため、創薬プロセス全体のスピードと精度が向上する。また、臨床試験前の段階でバイオマーカーの分析や疾患診断の補助が可能になり、個別化医療の実現に向けた重要なステップとなる。加えて、AIを活用したバイオメディカルテキスト解析機能により、大量の医学論文や研究データから最も関連性の高い情報を抽出し、研究者が最新の知見を迅速に把握できるようになる。
このように、OpenBioMedは、生物医薬分野のあらゆる研究プロセスを効率化し、研究者がより創造的なアプローチを追求できる環境を提供する。生物学とAIの融合がますます進む中で、本ツールキットは、今後の医薬品開発や医学研究のあり方を根本から変革する可能性を秘めている。
水木分子とは？：
北京水木分子生物科技有限公司（Shuimu BioSciences）は、清華大学人工知能産業研究院（AIR）と密接に連携し、生物医薬分野におけるAI技術の開発を推進する企業である。同社のチーフサイエンティストは、清華大学の聶再清（Nie Zaiqing）教授が務めており、基盤モデルの研究と次世代の対話型生物医薬研究アシスタントの開発に注力している。
水木分子の技術は、薬物標的の発見、分子設計の最適化、臨床試験の設計、薬剤の再配置など、医薬品開発の各段階を支援するものであり、生物医薬AIの分野において急成長を遂げている。同社が開発したAI技術は、研究者の作業負担を軽減し、より効率的で精度の高い創薬プロセスを実現することを目指している。
【関連リンク】
GitHubプロジェクトページ：https://github.com/PharMolix/OpenBioMed
HuggingFaceプロジェクトページ：https://huggingface.co/PharMolix/BioMedGPT-R1
