ライフ サイエンスにおける Lab-in-the-Loop AI

構造生物学における Lab-in-the-loop は、AI を実験なフィードバック サイクルに直接組み込むことで、科学者が 3D タンパク質構造を決定し、改良する方法を変えています。

このパラダイムでは、AlphaFold や RoseTTAFold などのモデルは、構造を単に予測するだけでなく、Cryo-EM や結合実験などのウェット ラボでのアッセイから得られるリアルタイムのデータに基づいて適応、改善、優先順位の再設定を行います。予測と検証のこの緊密な統合により、設計と発見のループが閉じられ、構造決定の加速、反復時間の短縮およびタンパク質の折り畳み、立体構造状態、結合部位に関するより深い洞察が得られるようになります。構造予測を継続的に学習するシステムにすることで、LITL は標的の選択からリード設計まで、創薬におけるあらゆる下流の意思決定を強化します。

AI を活用したタンパク質モデリングが実世界の検証と融合しています。

その結果、AI が実世界のデータを用いて継続的に再トレーニングし、代替構造を捉え、複合体や無秩序な領域をより効果的にモデル化し、下流の設計を誤った方向に導く可能性のあるエラーを修正する動的なシステムが実現します。原子レベルの精度が治療の成功を左右する状況において、LITL は大規模でも高精度を実現し、創薬ループにおいて、構造予測向け AI を出発点とし、進化する知的資産として位置付けています。

分子設計においては、化学空間を探索し、活性、選択性、合成可能性に基づいて候補を絞り込むための迅速かつ反復的なサイクルが求められます。

生成 AI モデルは、新しい化合物を設計し、それらをラボで合成、テストし、得られたフィードバックを 再び AI を活用した分子設計に反映させます。この継続的なループにより、構造活性相関 (SAR) がより明確化され、実行可能なヒットへの収束が迅速化され、スピード、反復、化学的現実性が最優先される Lab-in-the-loop において、分子設計は大きな効果をもたらすアプリケーションになります。

生成 AI を活用してヒットからリード獲得までのサイクルを高速化。

仮想分子を実用的な新薬の候補に変えるために、Lab-in-the-loop 分子設計では、ラボでのアッセイやシミュレーションからのフィードバックを用いて、GenMol や MolMIM などの AI モデルを方向付け、再トレーニングします。高速フィルターは設計に優先順位を付け、上位の候補は実世界での検証を通じて絞り込まれます。このフィードバック ループは、サイクルを重ねるごとに、よりスマートで薬物に近い分子を構築します。

分子が時間や空間の中でどのように移動、折り畳み、相互作用するかをモデル化することで、静的な構造予測では見逃されがちな挙動を捉えることができます。

Lab-in-the-loop ワークフローにおいては、これらのシミュレーションは単なる予測ツールではなく、コストのかかるラボでの合成を行う前に分子設計を検証し、絞り込む強力なフィルターとして機能します。分子動力学 (MD)、自由エネルギー計算、グラフをベースとしたシミュレーション モデルなどの手法により、安定性、結合強度、立体配座柔軟性を評価できます。これらの評価結果を反復的な AI トレーニング ループに統合することで、研究者は実世界のテストにおいて最も有望な候補のみを優先し、物理的で検証可能な現実性において、生成的な化学物質に根差したフィードバック駆動型システムを構築することができます。

分子シミュレーションは、AI で設計された化合物を物理的現実と接触させることで、ラボでのテスト前にどのように折り畳み、結合し、挙動するかを明らかにします。

分子シミュレーションは、Lab-in-the-loop ワークフローにおいて、有効な学習シグナルとなりつつあります。DualBind や EquiDock などのツールは現在、動的挙動をモデル化し、MolMIM や GenMol などの生成モデルを再トレーニングするためのフィードバックを提供しています。結合エネルギーや構造変化などの出力を学習ループに統合することで、シミュレーションは検証ツールから発見の重要な推進力へと進化し、各設計サイクルをより迅速に、よりスマートに、より正確なものにしています。

生物医学イメージングにおいて Lab-in-the-loop は、AI と画像処理を、フィードバック駆動型サイクルに組み込み、分子設計と実際の生物学的結果を結びつけます。

この文脈では、デジタル病理学やマルチプレックス蛍光アッセイから AI で強化したラジオミクスに至るまで、イメージング技術は、細胞、組織、あるいはシステム全体が候補治療法にどのように反応するかを明らかにする高次元の情報の読み取り手段となります。これらの表現型および空間的な洞察は、検証のためのみならず、学習シグナルとして活用されます。画像結果を AI パイプラインに統合することで、生成モデルの絞り込み、オフターゲット効果の発見、実際の生物学的応答に基づくの化合物の最適化に役立ちます。 予測モデルを視覚的な証拠と結びつけることで、Lab-in-the-loop は画像を単なる診断のスナップショットではなく、発見エンジンの動的な要素に変えます。

生物医学イメージングは生物学における基盤技術です。

生物医学イメージングは、Lab-in-the-loop ワークフローにおける重要なフィードバック信号として急速に進化しています。scGPT、ビジョン トランスフォーマー、マルチモーダル基盤モデルなどの新しい AI モデルを使用することで、表現型画像を分子機構に関連付けることができるようになり、視覚データからの迅速な学習が可能になりました。自己教師あり学習手法と対照学習手法は、高次元の画像出力を再トレーニング シグナルに変換し、化合物の最適化を導き、オフターゲット効果を解明し、治療仮説を絞り込みます。画像解像度とモデルの解釈可能性が向上するにつれて、生物医学イメージングは AI 活用による発見における最も強力なツールの 1 つになりつつあります。