数十億化合物のバーチャルスクリーニングを読み解く
- 医薬品候補化合物のオンデマンド合成ライブラリが数百億分子規模にまで急拡大している現状と、この規模がもたらす計算スクリーニング上の課題を論じる解説記事。
- 膨大な化学空間を効率よく優先順位付けし探索する手法について、計算コストと有望なヒットの見落としリスクとのトレードオフを検討している。
- こうした大規模スクリーニング手法が、創薬初期のヒット探索ワークフローにどう組み込まれるかを考察している。
💡 ポイント
規模を追うこと自体には意味がない、スコアリング関数がその量で識別力を保てなければ——化合物数億を超えたあたりから、物理ベースでもML系でも大半のスコアリング手法はエンリッチメントが頭打ちになる。この記事はトリアージ問題が未解決であることを正直に認めており、具体性の乏しさを踏まえれば、今のところそこが唯一信頼できる点だ。