Lilly TuneLab を活用した前臨床段階の創薬の推進LiveDesign
LiveDesign 現在、イーライ・リリー・アンド・カンパニー（リリー）が開発した共同AI／ML創薬プラットフォーム「Lilly TuneLab」へのアクセスを提供しています。このプラットフォームは、創薬チーム全体でAIモデル、物理ベースの計算、実験データへのアクセスを広く開放する統合ソリューションを実現します。
発売中
Lilly TuneLabのモデルを、お使いのLiveDesign workspace
リリーの「TuneLab」は、数十年にわたる独自の研究データを、業界初のコラボレーション型AIプラットフォームに集約しています。「LiveDesign 」とシームレスに統合された「TuneLab」は、探索チームが計算による予測と実験室での検証を容易に統合できるようにし、より迅速かつ賢明で、かつ完全に整合性のある意思決定を推進します。
ワークフローへの支障ゼロ
設計の現場で直接TuneLabモデルを実行できるため、手動でのファイル転送、データのエクスポート、あるいは作業モードの切り替えが不要になります。
物理学とAIの相乗効果
Schrödingerの物理ベースの手法とLillyの機械学習による予測を組み合わせることで、候補分子のスクリーニングと評価をより迅速に行うことができます。
リアルタイムでのチーム連携
医薬品化学、バイオ医薬品、創薬リーダーシップの各分野において、実験のリアルタイムデータと併せて、表面に関する予測的知見を提供します。
現在、どのようなモデルが販売されていますか？
TuneLabは、数十年にわたる独自のデータセットを用いて学習された、低分子化合物のADMET予測モデルおよび抗体開発可能性モデルを備えています。これらのモデルは、エンドポイントを個別に評価するのではなく、アッセイ相関構造を統合的に分析することで、包括的なプロファイル予測を提供します。
ChemLab（低分子）
SMILES の文字列から30以上のADME/Tox予測（溶解度、透過性、ミクロソーム安定性、毒性リスクなど）を生成し、物理的合成の前にリスク要因を特定します。
AbLab（抗体・バイオ医薬品）
重鎖・軽鎖の配列から、15以上の抗体開発に関する評価指標（熱安定性、凝集リスク、粘度、溶解性など）を直接予測し、候補物質の選定プロセスを効率化します。
お客様の個人情報の保護は重要です
TuneLabのフェデレーテッドトレーニングは、第三者機関によって運営されており、各企業がプライバシーを保護した形でデータを提供することで、AI／MLを活用した創薬・開発の共同研究が可能になります。各メンバー企業のデータは、それぞれの環境内に留まります。TuneLabのメンバー企業がフェデレーテッドトレーニングデータを提供することで、モデルは多様な化学空間においてより汎化能力の高いものとなります。
詳細については、お気軽にお問い合わせください
LiveDesign でTuneLabを使い始めましょう。
当社のチームは、お客様と連携して、ワークフローの範囲を定義し、インフラストラクチャを構築し、お客様のチームの導入を支援いたします。
TuneLab よくある質問
「Lilly TuneLab」とは何ですか？
TuneLabは、業界初となるAIを活用した共同創薬・開発プラットフォームであり、バイオテクノロジー分野の研究者が、数十年にわたる独自の研究データを用いて学習されたリリー社の強力なAIモデルを利用できるようにします。これらは、リリー社の科学者たちが日々使用しているものと同じモデルです。
Lilly TuneLabはどのような人向けに設計されていますか？
少なくとも1つの前臨床段階にある低分子化合物または抗体プログラムを有する企業。Lilly TuneLabは、in vitroまたはin vivoでの検証に先立ち、抗体の開発可能性の予測的評価および低分子化合物のADMETプロファイルの予測的評価を支援し、最も有望な候補化合物のみを次の段階へ進め、創薬プロセスにおける行き止まりを最小限に抑えることを目指しています。
フェデレーテッドラーニングを利用するAI/MLモデルのトレーニングを行う際、TuneLabは機密データを保護するためにどのような設計がなされているのでしょうか？
TuneLabのフェデレーテッドトレーニングは、サードパーティによってホストされています。トレーニングの実行中、グローバルAIモデルが中央のオーケストレーションサーバーから各参加企業のノードに配布されます。その後、各ノードはこのモデルを自社のデータを用いてトレーニングしますが、生データはそのノード内に残されます。中央サーバーに送信されるのは、基礎となる分子構造ではなく、数学的な重みやパラメータなどのモデルの更新情報のみです。 サーバーは、すべての参加ノードからのこれらの更新情報を集約してグローバルモデルを改善し、それを次のトレーニングラウンドに向けて再配布します。この反復プロセスは、モデルが最適な性能に収束するまで継続されます。 このプロセス中のデータ品質を確認するため、TuneLabは、データから導き出された特定の集計統計値や分析結果に加え、データ生成に使用されたアッセイ条件やプロトコルに関する情報を精査します。この精査は、基礎となる分子構造、配列、または個々のデータポイントを開示しないよう設計されており、それらへのアクセスを必要としません。
Lilly TuneLabでは、どのようなモデルやユースケースに対応していますか？
TuneLabは現在、初期合成から生体内試験に至るまでの前臨床創薬プログラムを支援しており、さまざまなデータソースやフェデレーテッド環境を横断して機能するように設計された、低分子および抗体向けのコアモデルを提供しています。