Recursive AI 創薬エージェント

製薬業界および化粧品業界では、すぐに市場に投入できる新製品を開発するために多くの時間とリソースが投資されています。研究者は、効果的で信頼性の高い製剤処方を開発するため、膨大な文献や特許情報、治験データを精査することが求められます。

Recursive AI 創薬エージェントは、以下の簡単なステップで、安全性基準などに合致した画期的な製剤処方を生成。設定された主な特性ごとに、製剤処方のランク付けも行うため、開発プロセスを大幅に効率化します。

1. 成分と剤形を選択: まず有効成分と量を選び、次に剤形（ジェル、クリーム、ローション、など）を選択します。

2. 添加剤と特性をカスタマイズ: 製品要件に基づき、添加剤の情報を必要に応じて加え、目的とする物理的化学的特性をカスタマイズ します。

3. 画期的な製剤処方を生成: 当社のAI創薬アルゴリズムが、既存の成分を高度な技術で再構成し、指定された物理的化学的特性に最適化された製剤処方を生成。このアプローチにより、従来は数週間から数ヶ月を要していた実験と試行錯誤のプロセスを省略し、開発期間を大幅に短縮することができます。

4. ランク付けされた結果を確認: ランク付けされた製剤処方のリストが即座に表示されます。リストには、主要な特性に関する詳細な評価スコアと、参考文献や特許情報へのリンクが付属します。AIを活用することで、検証済みの体系的かつ化学的な洞察を誰でも活用できるため、生産性の向上と研究開発プロセスの効率化を実現できます。

ハイライト

• 広範な成分データベース: 2,900種類以上の既存の製剤処方と2,400種類の成分を収載したデータベースが、製剤処方開発における新たな発見とプロセスの最適化に向けた、確固たる基盤を提供。
• LLMを活用した研究AIエージェント: AIを搭載したエージェントは、薬理研究者が行う論文や特許情報の確認、関連情報の抽出といった作業を再現し、データベースをさらに強化。
• 製剤特性の改善: 新たに生成される製剤処方は、ユーザーが指定した物理的化学的特性など、有効性や効果発現時間などに影響を与える要件に基づき最適化。
• 安全性などの基準に適合: 管轄機関で定められている各種基準への適合を保証。
• 直感的に操作できるインターフェース: ウェブプラットフォームは、シンプルで直感的に操作できるインターフェースを採用。研究者は簡単な操作で最新の製剤処方情報が入手可能に。

ソリューション概要

1. データソース: 独自のFindFlow技術を活用し、LLMを基盤とした複数のエージェントを組み合わせたシステムを構築しました。これらのエージェントは公開されている特許情報や論文から必要な情報を抽出し、製剤処方に関する既存のデータベースに統合します。

2. データ前処理: 各成分は、化学分野に特化したllmによりエンコードされ、化学的特性を捉えた高次元ベクトル表現を生成します。

3. カスタムAIモデル:

• スコアリング機能: Recursiveは、最新のAIとバイオインフォマティクスツールを統合したディープラーニングのアプローチを開発しました。成分情報と外部環境（温度、湿度など）を入力することにより、新たな製剤処方の物理的化学的特性を75%の精度で予測することができます。
• 創薬アルゴリズム: このアルゴリズムは、物理的化学的特性の最適化に向けて、既存の成分を画期的な方法で組み合わせたり、変異させたりするプロセスを再現。新たな製剤処方を生成します。製薬業界・化粧品業界の専門知識を活用し、製品要件、制約条件、望ましい剤形も考慮されます。