AI創薬プラットフォーム「RePhaIND® 」の研究を薬学会で発表
wpmaster
株式会社ジェクスヴァル
2025年3月14日
データドリブン創薬プラットフォーム「RePhaIND®︎」の革新的手法を日本薬学会で発表
株式会社ジェクスヴァル（代表取締役社長：加藤珠蘭、所在地：神奈川県藤沢市、以下「ジェクスヴァル」）は、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、2025年3月26日から29日に福岡で開催される日本薬学会1)第145年会（副題 薬学エコシステムの推進：異分野連携で拓く未来のイノベーション）において、当社の次世代創薬プラットフォーム「RePhaIND®︎２)」を活用した最新の研究事例を口頭発表することをお知らせいたします。
当社は創薬分野において最新の人工知能（AI）技術であるGraph Attention Autoencoder（GATE）3)技術を先駆的に応用するパイオニアとして、新たな可能性を切り拓き、従来の創薬プロセスにパラダイムシフトをもたらす技術開発および臨床開発に挑んでいます。
当社が独自に開発したRePhaIND®︎は、革新的なAI技術を駆使し、医薬品候補物質とその標的分子との相互作用、疾患メカニズムなど、創薬研究における複雑な関係性を「つながり」として捉え、AIに学習させることで、従来の手法では見出すことが難しかった新たな創薬ソリューションの創出を可能にするデータドリブン創薬プラットフォームです。
今回の発表では、以下の3点について報告いたします。
- 当社が開発した大規模医学生物学的データとAIを組み合わせた独自のデータドリブン創薬プラットフォーム「RePhaIND®」の技術基盤について公開いたします。
- 最新のAI技術「グラフニューラルネットワーク（GNN）3)」を活用した新規医薬品候補物質および新規開発プロジェクトの効率的な探索手法についてご説明いたします。
- COVID-19治療薬候補の探索事例を通じて、本プラットフォームの実用性を検証した結果をご報告いたします。
「AI技術の進歩により、創薬研究は新たな転換期を迎えています。今回の発表では、特に最先端のGNN3)を活用した当社独自の解析手法と、その実践的な応用例についてご報告します。アカデミアと製薬業界の研究者が一堂に会する本年会において、口頭発表の機会をいただいたことを大変嬉しく思います。創薬におけるAI活用の可能性について、また、当社が開発したRePhaIND®︎２)の技術的革新性、実用的価値について、専門家の皆様と議論ができることを楽しみにしています。」と中山博士は述べています。
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。
■発表詳細■
|
学会 |
日本薬学会第145年会 |
|
URL |
|
|
開催日時 |
2025年3月28日 16:45~18:09 |
|
会場 |
福岡国際会議場 / 第８会場（409+410 [4F]） |
|
セッション |
情報・計算化学 |
|
座長 |
山乙教之 准教授（北里大学）、齋藤大明 准教授（北陸大学） |
|
演題番号 |
28-08-pm22 |
|
演題 |
Graph Neural Networkを活用したデータドリブン創薬：COVID-19治療薬候補の探索 |
■参考情報■
1) 日本薬学会について：
1880年に設立された日本最古の学術団体です。大学等学術機関から製薬企業の研究者まで、15,000人の会員を擁する日本の薬学研究を代表する組織です。
詳細: https://www.pharm.or.jp
2) 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。
3) グラフニューラルネットワーク（GNN）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
