Menten AI が AWS、AI、量子コンピューティングを活用して新薬や改良薬を開発

Menten AI は、量子コンピューターで設計された世界初のタンパク質を開発しました。この偉業は、創薬と設計の世界、ひいては新しい治療法の恩恵を受けるかもしれない私たち全員に大きな意味をもたらします。このような現実世界への影響の見通しこそが、CEO である Hans Melo 氏と COO である Tamás Gorbe 氏が、博士号取得に向けて Menten AI を共同設立するきっかけとなったのです。Melo 氏は機械学習と計算神経科学で、Gorbe 氏は生体触媒作用、タンパク質工学、医薬品化学で学位を取得しています。

このスタートアップの創薬技術は、ペプチド、つまり目的のタンパク質に結合する小さなタンパク質様の分子、別名「創薬標的」の設計に焦点を当てています。ペプチドは中型の分子で、細胞内タンパク質と細胞外タンパク質の両方に結合する可能性があります。この柔軟性により、ペプチドは「他の種類の創薬では不可能な、ニッチな部分を含め、基本的にすべての潜在的な創薬標的をターゲットにすることができます」と Melo 氏は説明します。

ペプチドは「天文学的な可能性」を備えていますが、これらの可能性はすべて、これまでは時間面と費用面において天文学的な投資を必要としていました。従来の創薬アプローチでは、「数十万、時には数百万の分子を合成または発現させてから」、それらを標的にして試験します。これらのうち、意味を持つのはほんの 0.01% に過ぎません。つまり、「大多数はただの廃棄物になるのです」と Melo 氏は説明します。

そこで、Menten AI が介入し、機械学習と量子コンピューティングの手法を統合してペプチドの設計に必要な時間とコストを大幅に削減すると同時に、「これまでになかった新しい化学分野へのアクセス」を提供したと Melo 氏は言います。比較的最近まで、創薬ターゲットに実際に結合できるほど正確にペプチドを設計できる計算技術はありませんでした。

Menten AI は、計算モデリングシミュレーションを使用することで、特定のターゲットに対して新しい分子をゼロから設計できるだけでなく、実験室でその分子に命を吹き込む前に選択肢を絞り込むことができます。「当社は何十万もの作製シミュレーションと設計を行っています。これらはすべてコンピューター上で行われ、最後にそのリストのごく一部をランク付けできるので、20 から 100 個の分子を取り上げることができ、実際に非常に高い成功率を得ることができます」と Melo 氏は説明します。

Menten AI は、何千もの CPU と GPU を使用して、これらすべてのシミュレーションを AWS で構築します。シミュレーションとテストの大部分をクラウドで実行することで、時間と費用の両方の観点から、以前の方法よりもコストが大幅に削減されます。

「その観点から見ると、AWS には基本的に必要なものがすべて揃っています。そして、今でも Amazon Braket を構築しているので、私たちが開発してきた量子処理をさらに実行できる可能性が広がっています」と Melo 氏は言います。

そして、Menten AI が将来を見据えるにつれ、この量子研究はますます重要になっています。機械学習は過去に創薬に使用されてきましたが、量子コンピューティングは困難な問題を解決するためのまったく新しいアプローチを切り開いています。

その問題の一つである組み換えの最適化は、Menten AI が行うペプチド設計の中心にあります。組み換えの最適化は「非常に非常に巨大な空間の探索です。つまり、何兆兆兆もの可能性が秘められているのです」と Melo 氏は説明します。従来のコンピューターでは、これらの可能性をそれぞれ分類するには何千年もかかり、これを簡単にするように設計されたアルゴリズムでさえ、うまくスケールできません。「つまり、問題が大きくなるにつれて、それらの問題の解決策を実際に見つけることができなくなる」のです。

一方、量子最適化アルゴリズムは、多数のソリューションを同時にモデル化することで可能になった膨大な並列処理を可能にし、指数関数的なスケーリングを可能にします。Menten AI は、ペプチド設計に量子コンピューティングを活用することですでに成功を収めており、これまで利用できなかったソリューションを発見するために、従来型のコンピューティングと併用し続けることを楽観視しています。「量子コンピューターがどんどん進化するにつれて、これらのテクノロジーを活用して開発中の創薬を改善できるようになるでしょう」