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おはようございます😃 リレー以外はダメでしたね てか SDGRが日本化学日報新聞に特集されててビックリした！ 👇 ＣＣＳ特集第２部　 シュレーディンガー、 計算とＡＩの融合で新提案 2026年6月24日 ＣＣＳ特集第２部（２０２６年６月） 　 シュレーディンガーは、 実験と同等の精度を持つ物理シミュレーションを強みとしているが、 最近では生成ＡＩ（人工知能）やＡＩエージェントなどを組み合わせたソリューション展開も強化してきている。 　まず、ＡＩの活用で進展しているのが候補化合物の絞り込みである。現在は数十億から数百億という化合物ライブラリーを探索の対象とすることが多く、すべてをシミュレーションするのは実際的に不可能。 ドッキング計算の「Ｇｌｉｄｅ」と生成ＡＩで選抜した母集団のライブラリーを学習させ、特定のターゲットに親和性を持つ活性化合物群を大量に生成する。オフターゲットの予測（毒性予測）や合成の容易さ（逆合成解析）などのＡＩを使用するとともに、有望な候補は結合自由エネルギーを予測する「ＦＥＰ＋」と機械学習の組み合わせによる再スコアリングで絞り込んでいく。最大５００億から１０万化合物単位への絞り込みを２日間で完了することができるという。 　また、ＡＩ活用はデータ不足の解消にも効果がある。実験と同精度のＦＥＰ＋を教師データ生成手段に使うことが可能。実験データがゼロの標的に対しても、物理シミュレーションと組み合わせて受容体構造予測、結合サイト予測、結合様式推定などを行うことができる。 　さらに、同社はＡＩエージェントを使用した計算化学の民主化にも取り組んでおり、「Ｂｕｎｓｅｎ」（バンセン）のベータテスター募集を開始した。これは、専門知識を持ったＡＩの共同研究者であり、さまざまな質問に答えることができるほか、自然語での指示を理解して実際に計算も行ってくれる。実験化学者が自分のアイデアをすぐに試してみるなどの使い方により、研究を効率化・加速させることが可能だという。 　一方で、同社は教育機関向けのキャンペーンをスタート。「ティーチング・ウィズ・シュレーディンガー」と題し、有機化学などの分野ですぐに授業で使える教材も用意している。ウェブベースで利用でき、ネット経由で計算を実行する。 ＃SDGR