MITのJameel Clinicとバイオテクノロジー企業Recursionが共同開発したAIモデル「Boltz-2」と「BoltzGen」が、タンパク質医薬品開発の効率化に革命をもたらしています。Boltz-2は従来の物理ベースの自由エネルギー摂動法と同等の精度を維持しながら、最大1000倍の高速化を実現。大規模な仮想スクリーニングがより現実的なコストで可能になりました。
Boltz-2はAlphaFold3やその前身であるBoltz-1を超える次世代の生体分子基盤モデルです。構造予測と結合親和性予測を統合して行える点が画期的で、低分子医薬品の発見において重要なパラメータである結合親和性を、高い精度で高速に予測できます。一方、BoltzGenは構造予測からさらに一歩進み、医薬品開発パイプラインに直接投入できる新規タンパク質バインダーを生成する初のモデルです。ナノボディ、ミニバインダー、ジスルフィド結合ペプチドなど多様な形式で、核酸や低分子、秩序・非秩序タンパク質を含むあらゆる標的に対応できます。
Hacker Newsでは「AlphaFoldの成功を基盤に、創薬特化ツールの第二波が来ている」との分析が共有されています。18ヶ月足らずで1000社以上のバイオテック企業、10万人以上の研究者がBoltzシリーズを活用しており、複数のスタートアップがすでに前臨床・初期臨床試験段階に進んでいるとRedditでも報告されています。両モデルはMITライセンスで公開されており、商用利用も可能です。
創薬のボトルネックであったタンパク質の構造解析と結合予測が民主化されたことで、医薬品開発のタイムラインとコストが大幅に削減される可能性が開けています。