MIPT科学者：ニューラルネットワークは創薬に失敗する

モスクワ物理工科大学（MIPT）の研究者らは、将来の薬剤のモデリングに使われる人工知能が系統的な誤りを生じ得ることを発見した。彼らは、AlphaFold 3、Boltz-2、Chai-1、Protenix-v1という4つの一般的なアルゴリズムをテストした。研究は、メチルアミンや酢酸のような単純な分子に焦点を当てた。これらの分子は、中性形と帯電形の両方で存在し得る。結果は、予測が分子の電荷よりも入力形式（CCD標準またはSMILES表記）に依存することを示した。憂慮すべきことに、予測された結合長は系統的に短すぎ、時には10倍も短かった。これは、モデルが基礎的な化学を完全には理解していないことを示している。MIPTの研究室長であるイワン・グシュチン氏は、精度において際立ったツールはなく、アルゴリズムを入力形式に不変にし、分子の電荷の変動を考慮するように改善する必要性を強調した。この研究はロシア科学高等教育省の支援を受けており、すべてのデータはZenodoで公開されている。