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AI駆動型創薬プログラムにおけるアーキテクチャ上の制約と故障モード
エグゼクティブサマリー（TL;DR）AI駆動型創薬の失敗は、アルゴリズムに起因する場合がほとんどありません。データの妥当性、測定バイアス、生物学的な不整合は、より早期に破綻します。結合親和性の予測は治療効果と必ずしも一致しません。この区別を誤って解釈すると、コストのかかる偽陽性が蔓延します。モデルの解釈可能性の制約は、規制の妥当性、再現性、そしてチーム間の導入に直接影響を及ぼします。インフラの複雑さは、規模ではなく、データの異質性から生じます[…]
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コンピュータ支援創薬（CADD）：データ、モデル、科学的スループットのためのアーキテクチャ決定フレームワーク
エグゼクティブサマリー（TL;DR）CADDイニシアチブは、アルゴリズムよりも、データの信頼性、検証の遅延、ワークフローの摩擦によって制約を受けます。実験結果の反映なしに予測精度を上げても、運用上の価値は生まれません。インフラのスループット、ストレージアーキテクチャ、環境の安定性は、科学研究のサイクルタイムに直接影響します。規制された環境では、系統、再現性、監査可能性に関する要件が導入され、モデリングの選択肢が大きく変わります。信頼の崩壊[…]
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車輪の再発明はもうやめよう：セマンティックコンテンツライブラリが医薬品の転用を加速させる方法
「古い」薬の価値 新規化学物質（NCE）の発見はリスクが高く、90%が失敗に終わります。ドラッグリポジショニング（既存薬の新たな用途の発見）は戦略的な近道です。これらの薬は既に毒性試験に合格しており、安全性プロファイルも既知です。有名な例としてバリシチニブが挙げられます。元々は関節リウマチの治療薬でしたが、[…]
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