AI設計・ロボット合成・自動スクリーニングを閉ループで連結し、2サイクルでJAKファミリー阻害剤の活性を改善
- 親和性予測器で誘導する生成分子設計、AI逆合成、ロボット合成、自動スクリーニングを組み合わせ、一部の合成・精製工程は専門家が監督する。
- JAKファミリー4標的(JAK1、JAK2、JAK3、TYK2)に対し、設計・合成・試験・解析を2サイクル実施し、数十個の化合物を合成または購入して実験的に評価した。
- 第1ラウンドは既知阻害剤の類縁体が中心だったが、第2ラウンドでは4標的すべてで活性とリガンド効率が向上した化合物が得られた。
💡 ポイント アブストラクトに基づく見解
第1ラウンドが既知阻害剤の類縁体にとどまったことは、生成モデルが学習データ中の既存JAKケモタイプに強く依存した可能性を示す。第2ラウンドの活性向上も、馴染みのある骨格の最適化にすぎないかもしれない。手動設計やランダム選択との対照群がなければ、閉ループ自体の付加価値は判断できない。活性だけなら改善しやすいので、JAKパラログ間の選択性データの確認も欠かせない。
Toward full-cycle automation of closed-loop molecular discovery – a case study on JAK targets ↗