CTO中山が「AI駆動型創薬」最前線を実験医学増刊号に招待寄稿
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株式会社ジェクスヴァル
2026年3月12日
CTO中山裕介が「AI・データ駆動型創薬」の最前線を実験医学増刊号に招待寄稿
~リパーパシング創薬の動向と自社技術の紹介~
株式会社ジェクスヴァル（本社：神奈川県藤沢市、代表取締役：加藤珠蘭、以下「ジェクスヴァル」）は、株式会社羊土社より2026年3月5日に発行された『実験医学』増刊号「AI・データ駆動型創薬研究 ～ マルチオミクス×ケモインフォマティクスでより確実な治療標的を見つけ、薬をデザインする」において、チーフテクノロジーオフィサー（CTO）である中山裕介博士が第２章の執筆者として招待されたことをお知らせいたします。本増刊号は、マルチオミクス（生物）とケモインフォマティクス（化学）の両領域を網羅し、標的探索から分子生成・作用機序解明まで、国内第一線の研究者が最新の知見を執筆した一冊です。
[掲載の概要]
本増刊号は理化学研究所・名古屋大学の編者のもと、大学・研究機関・製薬企業・国家プロジェクト・ベンチャーキャピタルに至るまで、AI駆動型創薬の最前線で活躍する研究者・実務家が執筆を担当しています。当社CTOの中山裕介博士は、医薬品候補化合物の探索と最適化をテーマとした章の執筆者として招待されました。
寄稿記事ではまず、データ駆動型ドラッグリパーパシング（既存薬や開発候補物質の新適応探索）分野における近年の技術潮流―知識グラフ、グラフニューラルネットワーク（GNN）、リアルワールドデータ解析、大規模言語モデル（LLM）の活用―を概観したうえで、当社が独自に開発した次世代創薬プラットフォーム「RePhaIND® 1)」の中核技術であるGraph Attention Autoencoder（GATE）2)を用いた薬剤・疾患間の潜在的な関係性予測の手法を詳述しています。COVID-19治療薬の探索事例を通じ、従来手法では発見が困難な新規候補薬を多層的なAI解析のオーケストレーションにより系統的に同定できることを示しています。
■書籍情報詳細■
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掲載誌 |
実験医学増刊Vol.44 No.5 |
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特集タイトル |
AI・データ駆動型創薬研究 |
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寄稿題名 |
第2章「医薬品候補化合物の探索と最適化」 |
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出版社 |
株式会社羊土社 |
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URL |
実験医学増刊：AI・データ駆動型創薬研究〜マルチオミクス✕ケモインフォマティクスでより確実な治療標的を見つけ、薬をデザインする - 羊土社近年，AI・大規模データを駆使した研究の進展により，創薬研究は新たなステージへ向かっています．本書は，マルチオミクス（生物）とケモインフォマティクス（化学）の両… 
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中山CTOは次のように述べています。「『実験医学』は学生の頃から手に取ってきた雑誌で、その特集号に執筆の機会をいただけたことを光栄に思っています。本号にはアカデミアから製薬企業、ベンチャーキャピタルまで、AI駆動型創薬の最前線にいる方々が一堂に執筆しており、まさにこの分野の"現在地"を凝縮した一冊です。ジェクスヴァルのアプローチをその文脈の中で紹介できたことを、今後の研究開発への励みとしたいと思います。」
[実験医学について]
『実験医学』は、株式会社羊土社が1983年に創刊した、生命科学・医学分野の研究者向け専門誌です。毎年8冊発行される増刊号は、注目テーマの第一線で活躍する専門家が最新の知見を分担執筆する形式で構成されており、研究動向の把握に広く活用されています。
[ジェクスヴァルについて]
ジェクスヴァルは、「Treatment Reaches the Unreached〜お薬を必要とするすべての人に〜」 という理念のもと、独自のAI駆動型ファーマコインフォマティクス技術からの価値創出を通じて、希少疾患などのアンメットメディカルニーズ（未充足の医療ニーズ）に対する革新的な医薬品の創出と開発に取り組んでいます。
■参考情報■
1) RePhaIND®について
Powered by RePhaIND® - EMPOWER・ACCELERATE・REVOLUTIONIZE Drug Discovery
RePhaIND®は、ジェクスヴァルが開発した独自のAI駆動型創薬プラットフォームで、革新的なファーマコインフォマティクス技術により新規医薬品候補の発見を可能にするものです（Revolutionary Pharmacoinformatics to Find IND (Investigational New Drug) ）。
本プラットフォームは以下の３つの特徴を持ちます。
- EMPOWER（創薬研究の強化）：医薬品候補物質と疾患の潜在的な関係性を発見
- ACCELERATE（開発の加速）：従来の手法と比較して創薬プロセスを大幅に効率化
- REVOLUTIONIZE（創薬プロセスの革新）：希少疾患など、未だ満たされていない医療ニーズ（アンメットメディカルニーズ）に対する新たなアプローチを実現、創薬プロセスにパラダイムシフトをもたらします
2) Graph Attention Autoencoder（GATE）について
グラフニューラルネットワーク（GNN）は、様々な「つながり」のパターンを学習するAI技術です。とりわけGraph Attention Network （GAT）は、SNSにおけるリコメンデーションや、物流における配送ルートの最適化など身近なサービスで広く活用されています。なかでも当社が採用するGraph Attention Autoencoder（GATE）は、これまでライフサイエンス分野では、タンパク質の構造の予測などに限定的な応用にとどまっていた最先端技術です。当社はこのGATE技術を創薬プロセス全体に革新的に適用することで、新たな治療薬候補の発見を可能にしています。
本件に関するお問い合わせ: info@gexval.com
コーポレートオフィスヘッド 杉﨑敦史
