Polaris Quantum Biotech (PolarisQB)は、D-Wave Quantum Inc.のアニーリング技術を搭載した同社のQuantum-Aided Drug Design (QuADD)プラットフォームが、創薬におけるリード化合物の同定において、古典的な生成AIを大幅に上回る性能を示す比較研究を発表した。現在ChemRxivにプレプリントとして掲載されているこの研究は、QuADDを、代表的なAIベースの拡散アルゴリズムであるBond and Interaction generating Diffusion model (BInD)と比較した。この知見は、量子アニーリングが前臨床段階の分子候補の選択にかかる時間を数ヶ月から数時間に短縮しながら、より高品質な結果を提供できることを示唆している。
QuADDプラットフォームは、5,000量子ビット以上を搭載したD-Wave Advantageシステムを利用し、複雑な組み合わせ最適化問題を解決する。薬剤設計を二次制約なし二値最適化(QUBO)問題、具体的には「ナップザック問題」の応用として定式化することで、QuADDは最大10³⁰分子の理論的化学空間を探索する。このアプローチにより、結合親和性、合成の複雑性、代謝安定性、毒性など、複数の特性を同時に最適化することが可能となる。
この研究では、血液凝固酵素であるトロンビンをケーススタディとして使用し、比較のために3,000以上の分子を設計した。その結果、計算効率と薬理学的妥当性において劇的な差異が浮き彫りになった：
- 計算速度: QuADDは3,000個の分子候補を生成するのに約30分を要した。対照的に、BInD AIモデルは同等のセットを生成するのに単一のNVIDIA GPUを搭載したノードで40時間を要した。
- 結合親和性: QuADDが生成した上位100個の分子は、予測結合親和性が大幅に強く、少なくとも1 kcal/molスコアが改善され、AI生成候補と比較して予測結合強度が桁違いに向上したことを示している。
- 合成可能性: AIモデルはより多様な「創造的な」分子骨格を生成したが、その多くは必須の薬剤適性フィルターに不合格となるか、合成的に実現不可能であった。QuADDの候補は合成複雑性が低く、実験的検証においてより実用的である。
大規模な化学空間を迅速かつ効果的に選別する能力は、製薬・バイオテクノロジー業界に直接的な影響を与える。臨床段階のバイオ製薬企業であるAuransaは、すでにQuADDを導入し、困難な結合ポケットに対する化合物を設計している。分子生成に対する「最初から正確な」アプローチを提供することで、PolarisQBは、古典的なAIのリード化合物の多くが実験室での検証段階で失敗する創薬初期段階で典型的に見られる高い脱落率を減らすことを目指している。
Polaris Quantum Biotechによる完全なブログ要約とChemRxivの技術プレプリントを参照されたい。
2026年1月12日
