Recent applications of artificial intelligence in RNA-targeted small molecule drug discovery
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17460441.2024.2313455
このレビュー記事では、RNA標的小分子薬物発見における人工知能（AI）の最近の応用を説明しています。AIを活用することで、RNA標的小分子薬物の発見が加速し、意思決定の効率と品質が向上するとされています。ここでは、AIがRNA標的小分子薬物発見の異なる段階でどのように活用されているか、具体的な例を挙げて説明します。
1. RNA標的同定におけるAIの応用
RNA標的の同定は、疾患関連RNAの特定やRNAの二次・三次構造予測、小分子結合部位の検出など、複数のプロセスにわたります。AIはこれらのプロセスを効率化し、新たな標的RNAや機能的なモチーフの同定に貢献しています。
2. RNA標的小分子の同定におけるAIの応用
AIは、仮想スクリーニングや焦点ライブラリ設計においても利用されています。これらの技術を使用することで、大規模な化合物ライブラリからRNA結合小分子を高速に同定できます。さらに、AIは化合物の設計と最適化を支援し、RNA標的薬物の開発を加速します。
3. ヒットからリード化合物への最適化におけるAIの応用
AIは、定量的構造-活性関係（QSAR/QSPR）のモデリング、結合活性の予測、デノボデザインなど、ヒット化合物のリード化合物への最適化においても活用されています。これにより、生物学的活性や薬理学的特性を持つ小分子の同定と最適化が可能になります。
4. 結論
AIの応用はRNA標的小分子薬物の発見を革新し、新たな治療薬の開発に貢献しています。今後、実験技術の進展と大量データの効果的な活用により、さらに多くのRNA標的小分子薬物が発見されることが期待されます。
専門家意見
AIは薬物発見のさまざまな段階で重要な役割を果たしていますが、データの質と量がモデルの性能に大きな影響を与えるため、高品質なデータの生成が必要です。また、AIモデルの透明性と説明可能性の向上、倫理的な課題への対応も、AIの有効活用において重要な課題となっています。
予備知識
RNAとは？
RNA分子Targetの創薬の起こり
RNA分子を標的として機能変更/調節を目的とした小分子化合物設計については, 2018年に発表された以下の論文が画期的でした。以下の論文でこの種の創薬手法で作られた薬がFDAに承認されたことで, 注目を浴びました。
各段階においての課題とAIモデル
AI手法を使用したRNA二次構造および三次構造予測ツール
以下は, 本論文で紹介されている, RNA分子の空間的配置や形状を予測するために人工知能（AI）技術を活用するソフトウェアやアルゴリズム。RNA分子は、その化学的構造に基づいて特定の空間的形状をとり、この形状がその機能を決定しています。RNAの二次構造は、分子内の塩基対の形成による折り畳みパターンを示し、三次構造はこれらの折り畳みがさらに空間的にどのように配置されるかを示します。
