先進的な人工知能技術の研究開発を行うNew York General Group, Inc.(以下、当社)は、本日、画期的な創薬支援システム「BioMolAI」に関する特許(特願2025-050843、特許第7765795号)を日本国特許庁より取得したことを発表いたします。

本技術の革新性

BioMolAIは、当社独自のCategorical AI技術を基盤とし、従来の創薬手法では困難であった「生物学的文脈を深く理解した新薬候補分子の自動設計」を実現します。本システムは、患者や疾患モデルから得られる遺伝子発現パターンを読み解き、その疾患状態を改善しうる化学構造を持つ分子を、人工知能が自律的に創出します。

従来の創薬プロセスでは、新薬候補の発見から市場投入まで平均12年以上、約18億ドルの投資が必要とされ、さらに候補分子の90%以上が臨床試験段階で失敗するという深刻な課題がありました。BioMolAIは、この非効率性を根本から改善します。

技術的特徴

本システムは5つの主要モジュールから構成されています:

1. ProfileVAE(遺伝子発現解析エンジン)

数万の遺伝子発現データから疾患の本質的特徴を抽出し、128次元の潜在表現に圧縮します。この過程で、複雑な遺伝子ネットワークの相互作用や疾患特異的なパターンが数学的に捉えられます。

2. MolVAE(分子生成エンジン)

遺伝子発現情報を条件として、化学的に妥当で合成可能な新規分子構造を生成します。生成される分子は、疾患状態を改善する可能性が高く、かつ既存の化合物とは異なる新規性を持ちます。

3. Tanimoto類似度スコアリング(構造評価システム)

生成された分子と既知の有効化合物との構造的類似性を多角的に評価します。二次元の化学構造だけでなく、三次元の立体構造や静電ポテンシャルまで考慮した包括的な評価を行います。

4. 反復最適化(進化的改良システム)

初期に生成された分子候補を段階的に改良し、活性、安全性、薬物動態特性などの複数の目標を同時に最適化します。この過程で、強化学習とパレート最適化を組み合わせた独自のアルゴリズムが機能します。

5. 解釈可能性分析(作用機序予測システム)

生成された分子がどのように細胞内で作用するか、どの生物学的経路に影響を与えるか、潜在的な副作用は何かを予測します。この透明性により、研究者は人工知能の判断根拠を理解し、より確信を持って候補分子を選択できます。

実証された性能

当社のCategorical AIを用いた大規模シミュレーション実験において、BioMolAIは以下の顕著な成果を示しました:

- 化学的妥当性: 生成される分子の99.2%が化学的に正しい構造を持ち、既存手法の87.1%を大幅に上回りました

- 新規性: 生成分子の79.8%が既存の化合物データベースに存在しない新規構造であり、従来手法の66.2%と比較して優位性を示しました

- 予測活性: 標的タンパク質との結合予測において、従来手法より平均20~25%優れたスコアを記録しました

- 計算効率: 100万個の候補分子生成において、従来手法と比較して72.6%から79.9%の時間短縮を達成しました

- 安全性予測: 生成分子の82.3%が毒性予測で安全と判定され、従来手法の70.1%を上回りました

- 適応性: 未知の標的タンパク質に対しても、わずか50個程度の学習データで高精度な分子生成が可能であることが実証されました

社会的意義

本技術は、特に以下の領域で大きな貢献が期待されます:

希少疾患治療薬の開発加速

患者数が少なく、従来の創薬手法では経済的に成立しにくかった希少疾患に対しても、少量のデータから効率的に治療薬候補を生成できます。

個別化医療の実現

患者個々の遺伝子発現プロファイルに基づいて、その患者に最適化された治療薬候補を設計することが可能になります。

新興感染症への迅速対応

新型ウイルスなどの新興感染症に対して、従来より大幅に短期間で治療薬候補を提案できる可能性があります。

創薬コストの削減

計算効率の向上と成功確率の改善により、新薬開発全体のコストを大幅に削減できる見込みです。

環境負荷の低減

計算時間の短縮により、消費電力と二酸化炭素排出量を従来手法と比較して約78%削減できることが示されました。

今後の展開

当社は、本技術を基盤とした創薬プラットフォームの構築を進めており、製薬企業や研究機関との協業を積極的に推進してまいります。また、がん、神経変性疾患、代謝性疾患など、アンメット・メディカル・ニーズの高い領域での応用研究を加速させます。

さらに、本技術は医薬品開発だけでなく、新規材料探索や環境触媒設計など、他の科学技術分野への応用も可能であり、幅広い産業領域での活用を視野に入れております。

発明者コメント

村上 由宇(発明者、New York General Group創業者兼CEO)

「従来の創薬は、化学構造の最適化に重点が置かれ、生物学的文脈が十分に考慮されていませんでした。BioMolAIは、遺伝子発現という生命現象の根幹情報を直接的に分子設計に反映させることで、この問題を解決します。本システムの最大の特徴は、単に活性の高い分子を見つけるだけでなく、その分子がなぜ効くのか、どのように作用するのかを予測できる点にあります。この透明性と解釈可能性により、研究者は人工知能を単なるブラックボックスとしてではなく、信頼できる協働者として活用できます。私たちは、この技術が創薬の民主化をもたらし、より多くの患者に革新的な治療法を届けることに貢献すると確信しています。」

特許情報

- 出願番号: 特願2025-050843

- 特許番号: 特許第7765795号

- 発明の名称: 特定の疾患や細胞環境に合わせた有望な医薬品候補分子を生成するための新しい人工知能システム

- 出願人: New York General Group, Inc.

- 発明者: 村上 由宇

- 登録日: 2025年10月29日

New York General Groupについて

New York General Groupは、圏論に基づく独自のテクノロジーであるCategorical AIを開発・活用し、「Create and Save the Universe by Superintelligence」をミッションに掲げ、AIの力で社会の持続可能な発展に貢献していきます。詳細はウェブサイト（https://www.newyorkgeneralgroup.com/）をご覧ください。

本件に関するお問い合わせ先

New York General Group 広報

Email: info@newyorkgeneralgroup.com

Website: https://www.newyorkgeneralgroup.com/

*本プレスリリースに含まれる将来の見通しに関する記述は、現時点での当社の見解に基づくものであり、実際の結果とは異なる可能性があります。また、本資料で言及されている実験結果は、Categorical AIによるシミュレーションに基づくものであり、実際の実験結果と必ずしも一致しない場合があります。