InductiveのAIモデル、薬物相互作用リスクを予測するOpenADMET盲検チャレンジで270超の参加者中1位

Beaconモデルが非公開の750化合物について4種のCYP酵素の阻害強度を予測し、3位のNVIDIA、4位のRecursionを上回った。同社のOpenADMET優勝は4回連続。
なぜ重要か
シトクロムP450酵素は多くの低分子医薬品を代謝し、これを阻害する化合物は危険な薬物相互作用を引き起こしうるため、早期にリスクを見つければ化学者は設計を変えられる。OpenADMETのような盲検チャレンジは、測定値を終了まで伏せた化合物でモデルを評価するため、公開ベンチマークより結果を操作しにくい。Inductiveは共同のADMETデータコンソーシアムが勝因だとしている。こうした優位が実際の創薬での失敗減少につながるかが焦点だ。
要点
- 270超の参加者中1位
- 750化合物、CYP3A4・CYP2D6・CYP2C9・CYP1A2
- NVIDIAが3位、Recursionが4位
- OpenADMETで4回連続の1位
- Beaconモデルは4つの挑戦で19項目を評価
- 2026年11月6日にニューヨークで発表