Isomorphic Labsは、人工知能と機械学習を創薬と開発に応用するバイオテクノロジー企業である。Google DeepMindからスピンアウトした企業として2021年に設立され、分子レベルで生物学的システムを理解するために計算モデルを使用し、それにより従来の製薬研究に伴う時間とコストを削減することを目指している。英国ロンドンに本社を置き、Isomorphic Labsは独立して運営されつつも、親組織であるAlphabet Inc.との緊密な関係を維持している。
同社の名称は、2つの集合間の構造を保存する写像を記述する数学的概念である同型性に由来する。薬剤発見の文脈では、これは生物学的プロセスのデジタル表現を、その現実世界の挙動を忠実に反映する形で作り出すという野心を反映している。分子相互作用の予測モデルを構築することで、Isomorphic Labsは有望な薬剤候補を特定し、物理的な合成と試験の前にその特性を最適化することを目指している。
背景と設立
Isomorphic Labsは2021年11月に、Google DeepMindの共同創業者兼CEOであるデミス・ハサビスによって発表された。このベンチャーは、特にAlphaFoldタンパク質構造予測システムにおけるAIの進歩を治療用途に活用するために設立された。アミノ酸配列からタンパク質の3D構造を予測する際に顕著な精度を示していたAlphaFoldは、新会社の基礎的なツールを提供した。ハサビスは、AIファーストのアプローチを通じて薬剤発見プロセス全体を再考することを目標としたと述べた。
同社はAlphabetの下で別の法的実体として設立され、初期資金とリソースは親会社から提供された。その形成は、Google DeepMindがタンパク質フォールディングや分子動力学に関する研究を含め、生物学的問題へのニューラルネットワークの適用について行った数年にわたる研究に続いたものであった。このスピンアウトにより、チームは商業的な薬剤発見に専念できる一方、DeepMindの継続的な研究へのアクセスを維持することができた。
技術とアプローチ
Isomorphic Labsは、深層学習技法の一連を採用しており、ニューラルネットワークやトランスフォーマーモデルを含み、分子構造体と相互作用をモデル化している。コアプラットフォームは、ゲノム配列、タンパク質構造体、化学ライブラリーを含む公開および独自のデータソースからのデータを統合している。同社のモデルは、結合親和性、毒性、および薬剤候補の他の主要特性を予測するように訓練されている。
中心的な構成要素は、3D分子データの処理における残差ネットワークとU-Netアーキテクチャの使用である。これらのモデルは原子と残基間の空間的関係を捉え、小分子がタンパク質標的とどのように相互作用するかについて正確な予測を可能にする。同社はまた、高効力や低オフターゲット効果など、望ましい基準を満たす新規の分子構造を提案するために生成AIを利用している。
Isomorphic Labsは閉ループアプローチを強調しており、計算予測が実験的検証によって検証され、その結果得られたデータがモデルの改良にフィードバックされる。この反復サイクルは、長期的には精度を向上させ、実験室での試行錯誤への依存を軽減することを目指している。同社は、製薬の検査を実施するために、研究機関の研究組織や学術機関と協力している。
パートナーシップと協力
2024年1月、Isomorphic Labsはイーライリリー・アンド・カンパニーとの戦略的パートナーシップを発表し、複数の標的に対する小分子療法を発見することを目指した。この契約には、前払い金と潜在的なマイルストーン支払いが含まれ、総額は10億ドルを超え、AI主導の薬剤発見への高い期待を反映している。この合意の下で、Isomorphic Labsはそのプラットフォームを使用して先行化合物を特定し、その後イーライリリーが開発し商業化することになっていた。
同月、同社はノバルティスと、3つの追加標的に対する小分子医薬品の開発について協力関係を結んだ。この協定には、相当な前払いとマイルストーン支払いも含まれていた。これらのパートナーシップは、Isomorphic Labsの研究重視のエンティティから商業的な薬剤発見機関への移行を示し、その技術とビジネスモデルに対する検証を提供した。
同社はまた、特にAlphaFoldとその後継であるAlphaFold 2の開発に関して、Google DeepMindとの継続的な協力を維持している。これらのツールは内部的に使用されるし、オープンソースのリリースを通じて広大な科学コミュニティと共有される。
リーダーシップとチーム
デミス・ハサビスは、Isomorphic Labsの創設者兼最高経営責任者（CEO）を務め、Google DeepMindでの役割も保持している。同社のリーダーシップチームには、計算生物学、医薬品化学、およびAI研究の専門家が含まれる。注目すべき採用として、AlphaFoldプロジェクトを主導し、Isomorphic Labsに研究科学者として参加したジョン・ジャンパーや、AI for Scienceの責任者となったプッシュミート・コーリである。
このチームは、ケンブリッジ大学やオックスフォード大学などの機関からの元学者や、製薬企業の業界のベテランなど、多様な背景の研究者で構成されている。同社は2024年時点で100人を超える従業員に成長しており、さらなる拡大計画がある。
影響と将来の方向性
Isomorphic Labsは、AIが変える可能性を促進する薬剤発見という、伝統的に高失敗率と長い開発タイムラインを特徴とする業界に大きな賭けをしている。同社のアプローチが成功すれば、未だ満たされていない医療ニーズを引き起す疾患、例えばがん、神経疾患、およびまれな遺伝的状態に対する新規治療法の迅速な識別につながる可能性がある。
しかし、AI主導の薬物発見の分野は非常に競争が激しく、多数のスタートアップ企業を含む企業が同様の目標を追求している。Isomorphic Labsは、DeepMindの研究基盤へのアクセスと、構造に基づく薬物設計におけるユニークな利点を提供するAlphaFold技術を通じて差別化を図っている。主要な製薬会社とのパートナーシップは、財務安定性と検証を提供している。
2024年時点で、Isomorphic Labsはまだ臨床試験に薬剤候補を進めていないが、そのパイプラインは将来に成熟することが期待されている。同社は研究を出版し続け、分子相互作用に関する広範な科学的理解に貢献するための新しい方法を開発しています。その長期的なビジョンは、人間の生物学の包括的な計算モデルを作成し、個々の患者に合わせた個別化された治療法の設計を可能にすることである。
関連項目
参考文献
- Isomorphic Labs公式ウェブサイト（2024年閲覧）。
- Alphabet Inc. プレスリリースおよび投資者コミュニケーション。
- ハサビス、D.（2021）Isomorphic Labsの発表。
- ジャンパー、J.ら（2021）AlphaFoldによる高精度なタンパク質構造予測。Nature。
- イーライリリー・アンド・カンパニープレスリリース、2024年1月。
- ノバルティスプレスリリース、2024年1月。