Chemaxonイベント：ChemTalksを振り返って

著者：Wendy Warr（ウエンディー・ウォー）

ウォー博士は、英国王立化学会のフェローであり、図書館情報専門家協会のフェローでもある公認化学者です。

製薬業界での約20年間を含め、情報システムと研究コンピューティングにおいて50年以上の経験を有しています。

2020年にはハーマン・スコルニク賞を受賞しました。米国化学会のJournal of Chemical Information and Modeling（旧Journal of Chemical Information and Computer Sciences）の編集者を24年間務めました。Journal of Computer-Aided Molecular Designに寄稿し、Journal of Cheminformaticsの編集委員会のメンバーでもあります。

9冊の著書の執筆・編集を手がけ、約90の出版物を発表しています。

Wendy Warr & Associatesは、ケミインフォマティクス、計算化学、電子出版の分野でコンサルティングサービスを提供し、主要な会議に参加し、レポートを作成しています。

Source: https://chemaxon.com/blog/talk-about-chemtalks-by-wendy-war

なんと印象的なイベントだったことでしょう！2024年9月25日にバーゼルで開催された初のChemaxon ChemTalks会議は、確かに宣伝通り「ユーザーグループミーティングから（無料の）本格的なカンファレンスへの飛躍」でした。

なぜ印象に残ったのでしょうか？

科学的な詳細や、初期段階の創薬におけるサイロ（部門間の壁）を橋渡しすることについて学んだことは、Chemaxonのより適任なライターに任せることにして、私は忘れられそうもない印象について、皆さんにお伝えしたいと思います。

その1つは活気でした。Chemaxonは実績のあるプロフェッショナルな企業ですが、決して堅苦しいものではありません。製品の生産に対するアプローチには、若さ、信頼がおけること、活力といったイメージが常に感じられます。照明は鮮やかで、今回はピンクと紫の色調が中心でした。スピーカーは、有名人の登場を知らせるファンファーレとともにステージに迎え入れられました。いたるところにカメラが設置され、まる1日テレビスタジオにいるような感じでした。

私たち、スピーカー、パネルの司会者（私）にとっての収穫は、私たちの顔写真でした。 スクリーンやソーシャルメディアで顔写真が大々的に宣伝されただけでなく、額縁入りの写真も持ち帰ることができました。 これは間違いなく私のお気に入りの記念品です（Chemaxon、フォトショップ加工してくれてありがとう）。 誇らしげにここに紹介します。 額縁入りの写真は、現在、Warrオフィスの役員デスクの一番良い場所に飾ってあります。

キャッチボックスの「キャッチボックス・マイク」を携えたGabor Engel氏（Chemaxon）は、会議をうまく進行しました。この装置は私にとって初めてのものでした。写真がすべてを物語っています。真面目な話をすると、洗練されたオーディオビジュアル技術とタイミング装置も、Gabor氏が予定通りにスケジュール全体をスムーズに進行するのに役立ちました。

しかし、この会議は、楽しさ、優れた企画、洗練さ、そしてハイテクという奇跡だけではありませんでした。科学的な内容について簡単に説明しなければなりません。ChemaxonがCertaraに買収されるという差し迫った状況が人々の頭の片隅にあったことは間違いありません。そのため、ChemaxonのCEOであるRichard Jones氏による歓迎の挨拶と紹介は重要であり、彼のコメントの一部は、後にAdrian Stevens氏（最高製品責任者）によって取り上げられました。

Richard Jones and Gabor Engel

リチャードは、25年前に同社の創設者であるFerenc CsizmadiaがMarvinの使いやすさについて語っていたことを思い出した。2022年までに、Chemaxonは描画、検索、コンプライアンス、共同研究と設計、計算機、標準化、登録の分野で最高であると認められるようになりました。

Chemaxonソフトウェアのユーザーは、学術・教育機関で約50万人、130か国以上の約600のアクティブな組織で75万人に上ります。同社は5つのオフィスに240名の従業員を擁し、アジア太平洋地域に6つの代理店を置いています。 目標は、最高クラスの化学ソフトモジュールを維持・拡大し、それらを組み合わせることで最高の化学クラウドプラットフォームの構築を支援し、化学情報学のナンバーワン企業となることです。

そして、これは変わることはありません！Certara AIにより、同社はこれらをD360およびSimcypと組み合わせ、複数の分野にわたるデータを分析し、新規ターゲットに対するより化学的に優れたアイデアを生み出すソリューションを提供し、臨床試験の結果を予測する成功率を高めることができます。

Timur Madzhidov

エルゼビアのTimur Madzhidov 氏は、同氏と共同研究者たちが、AIとMLイニシアティブをサポートするためにReaxysフラットファイル（RFF）の拡張機能として、ML最適化Reaxysフラットファイルを構築した経緯を説明しました。

MLアプリケーションの標準化は、データ表現に使用される標準化とは異なる場合があります。データ表現は、データベース、「ケミカル・ビューティ」、ケムインフォマティクスソフトウェアの機能によって異なります。

RFFを使用することで、チームはデータ準備に費やす時間を80～90%削減することができました。15%以上の反応がML/AIモデルで使用可能な状態となり、モデルはより大規模なモデリングデータセットとデータの均質性向上により改善されました。このプロジェクトの後、エルゼビアはヤンセンと反応成功の予測で協力し、データキュレーションはモデリングを成功させるための前提条件となりました。

Josef Eiblmaier

次の講演者は、Pharmalex（Cencoraの企業）のJosef Eiblmaier 氏でした。データ収集と準備はデータ科学者の労力の80%を占め、20%はマイニングなどであると、フォーブス誌は伝えています。Josef氏は、Evotec社との共同作業で成功した、集中型データアクセスプラットフォームの構築について報告しました。One Data Accessのビジョンは、グローバルな科学データへのアクセスと予測モデリングのための、1つの集中型アーキテクチャと1つのソリューションを設計し、実装することでした。

Karl-Heinz Baringhaus

サノフィのKarl-Heinz Baringhaus 氏（写真：1日目の最後）は、製薬業界のバリューチェーン全体を考慮した、先見性のある包括的なプレゼンテーションを行いました。同氏は、より優れた創薬の機会を捉えるためのソリューションとして、以下の点を挙げました。

• 疾患の理解（ターゲットの特定）
• 新しいテクノロジー（AI/MLはその一例にすぎない）
• AIを創薬に活用
• 自動運転ラボ
• 説明可能なAI（信頼性の確立）
• より優れた意思決定
• 高度なデータ分析の活用
• モデルに基づく創薬と開発の導入
• バイアスの緩和
• 製薬会社、学術機関、規制当局間の共同研究とオープンなデータ共有
• 継続的な学習と適応
  

Becky Upton

Becky Upton 氏は、ピストイア・アライアンスの「未来のラボ」調査から得られたいくつかの結果を示し、実験データを最大限に活用する上での3つの最大の障壁は、非構造化データ、データサイロまたはデータへのアクセス不可、メタデータの標準化不足であると指摘しました。AI/MLを大規模に導入する上での最大の障壁は、品質が低く、管理が不十分なデータセット、FAIRではないデータ、および機密データに関するプライバシーとセキュリティの懸念です。ベッキーは、オントロジーの役割について説明し、Pistoia Allianceが現在および今後開発するオントロジーについて説明しました。

Jessica Lanini

ノバルティスのJessica Lanini 氏は、ノバルティス、ザールラント大学、チューリッヒ工科大学、アストラゼネカ、アイントホーフェン工科大学の同僚らと共同で展望を発表しました。分子機械学習の研究分野は、学術界と産業界の両方によって牽引されています。ノバルティスでは、DMTAサイクルのほぼすべての段階にモデルが浸透しています。新しい機械学習アルゴリズムが急速に登場しているため、この分野では、コラボレーション（データ、プロトコル、コード、モデルの共有）や、多分野にわたる科学者の教育など、迅速な適応が求められています。 データやコードを共有するための学術界と産業界の間のコラボレーションの取り組みをさらに強化することで、探索的研究と応用研究の間のギャップを縮小できる可能性があります。 機密データを非公開に保ちながら、現実世界のプロジェクト設定で科学を進歩させることができる官民連携もあります。

Thrasyvoulos Karydis

Thrasyvoulos Karydis 氏は、Deepcure社のインタラクティブなプラットフォームについて説明しました。このプラットフォームは、化学者とAIが共同作業を行いながら、人間のバイアスを回避することを可能にします。AIが革新をもたらすためには、関連する化学空間を拡大し、すでに製造された化合物に対する人間やデータのバイアスを取り除く必要があります。Deepcure社は、MolGenとPocketExpanderというソリューションで、この課題に取り組んでいます。

Peter Ertl

ノバルティスを最近退職したPeter Ertl氏は、スキャッフォールドに関する研究でよく知られています。^2,3

彼の講演は「マジックリング」に関するものでした。

https://ertlmolecular.com.geで、無料で彼のソフトウェアを試すことができます。

Adrian Stevens

ChemaxonのAdrian Stevens 氏は優れた「ストーリーテラー」であり、将来の創薬ニーズを支援する方法についての自身の考えを具体的な例を挙げて説明しました。特に印象に残ったのは、「CEOにプロジェクトへの出資を依頼する場合はAI、同僚に相談する場合はMLと呼ぶ。そして、私のように年を取っている場合はQSARと呼ぶ」という言葉でした。Adrianが取り上げたトピックの一部は、D360からDesign Hubへのデータ引き出し、複雑なモダリティのサポート、Marvinによる化学図面のスケッチ、レンダリング、公開（スケッチ中に特性を計算）、生物製剤における化学の処理などです。

Nessa Carson

アストラゼネカのNessa Carson 氏は、化学者が時間を無駄にしないようにすることを目指しています。CEOによると、デジタル化は化学業界における最も重要な課題のひとつです。ネッサ氏はデータとデジタルエコシステムについて語りました。データフローは実現技術を可能にします。データ接続は、自動運転ラボ、反応予測、スマート機器、DMTA加速化で実現され始めています。誰もがユーザーインターフェースについて考える必要があります。ユーザーは変化を心配しますが、使いやすさは採用につながります。ネッサのモットーは「ユーザーが操作できない製品は機能しない」というものでした。
 

Karl-Heinz Baringhaus, Becky Upton, Adrian Stevens, Jeremy Frey and Wendy Warr

ここで、午前中のセッションの最後に開催されたパネルディスカッションについて、少し脱線してまとめたいと思います。 カールハインツ・バリンガウス、ベッキー・アプトン、エイドリアン・スティーブンス、ジェレミー・フライの4名が、研究開発の未来と、私たちの働き方を変えるトレンド、課題、ソリューションについて議論しました。 パネルディスカッションでは、テクノロジーによるソリューションだけに焦点を絞ることはしませんでした。

私が司会を務めたため、45分間にわたる率直な議論のメモを取ることができませんでした。事前にパネリストたちに、彼らが取り上げる可能性が高いと思われる問題を代表するキーワードやフレーズをいくつか尋ねておきました。彼らが提案したトピックには、創薬と開発のあらゆる領域における人工知能、データへのアクセス、標準化、品質、効率的なコラボレーション、自動化とセルフドライビングラボ、人間の役割、人間中心の研究などがありました。これらはすべて複雑なトピックであるため、結局、私たちの議論ではそのうちのほんの一部にしか触れることができませんでした。私たちの議論の多くは、データ品質の重要性、モデルへの信頼、データへの信頼、そしてその結果として研究におけるAIの適用可能性と意思決定におけるその将来的な役割に集中しました。

Jeremy Frey

サウサンプトン大学の Jeremy Frey 氏がその日の最後の講演者であったのは幸いでした。なぜなら、彼のプレゼンテーションは実に先見性に富み、私たちが持ち帰って議論すべき多くのことを与えてくれたからです。フライ氏の講演を数行で公平に紹介することはできません。フライ氏は、「デジタル以前のコンピュータ」、「コンピュータは便利」、「コンピュータは不可欠」、「コンピュータ（おそらく）が主導権を握る」という時代区分で、自身の研究のデジタル化の進展について語りました。講演の多くは拡張知能（ただし「人工」知能ではない）についてでした。 彼の結論のひとつは、拡張知能（AI）には情報アーキテクチャ（IA）が必要だということでした。

 ジェレミーはピーター・デイ著『哲学者の樹：マイケル・ファラデーの著作集』から次の一節を引用しました。

「ファラデーの実験室ノートは、実験の設計や準備についての詳細な記述が際立っており、実験結果やより哲学的な考察についてのコメントが散りばめられています。すべて平易な言葉で表現されており、多くの生き生きとした表現には素晴らしい即興性があります。」

私は、ジェレミー自身のノート、プロジェクト、プレゼンテーションはファラデーのものと多くの共通点があると考えています。

会議は、楽しい懇親会でさらにネットワーキングの機会を設けて終了しました。この会議の企画に携わった私としては、参加者の数や彼らのポジティブなフィードバックから明らかなように、このように成功裏に終わったことを本当に嬉しく思います。

The Chemaxon team

1. Volkamer, A.; Riniker, S.; Nittinger, E.; Lanini, J.; Grisoni, F.; Evertsson, E.; Rodriguez-Perez, R.; Schneider, N. Machine learning for small molecule drug discovery in academia and industry. Artif. Intell. Life Sci. 2023, 3, 100056.
2. Ertl, P. Magic rings: navigation in the ring chemical space guided by the bioactive rings. J. Chem. Inf. Model. 2022, 62 (9), 2164-2170.
3. Ertl, P. Database of 4 million medicinal chemistry-relevant ring systems. J. Chem. Inf. Model. 2024, 64 (4), 1245-1250.