NYUのAI、数時間で460万化合物をスキャン 水素原子の位置はAIが決める
## NYUのAI、数時間で460万化合物をスキャン
ニューヨーク大学のチームがChemical Scienceに論文を発表した。薬物分子の安定性に関わる化学パターンをAIに学習させ、水素原子の位置を正確に予測することで、互変異性体の判定という長年の難題を解決した。
**要点**
- **問題の所在**：多くの薬物分子には互変異性体が存在する。水素原子が1つの部位から別の部位へ移動し、それに伴って結合の型が変わる。水素の位置が違えば、分子とタンパク質標的との結合様式がまったく異なる可能性がある。しかしPDB（タンパク質データバンク）では水素原子の位置が通常欠落しており、推定に頼るしかない。
- **AIの解法**：グラフニューラルネットワークが2次元の分子式から安定な互変異性体を直接予測する。3次元構造や量子力学計算は不要である。
- **規模と誤りの訂正**：単一のGPUノードで3.2時間に約460万化合物を処理した。PDBの5075個のリガンドのうち126例（約2.5%）で、元の水素の位置が「誤って登録されている可能性が高い」ことを見いだし、修正後は水素結合のパターンがより妥当なものになった。
- **オープンソース**：この手法はオープンソースツール「Tautomer-Predictor」として公開されており、超大規模な分子ライブラリーを迅速に解析できる。
> 原文リンク：[原文を見る](https://phys.org/news/2026-09-ai-scans-million-compounds-hours.html)。本文は要約であり、参考情報にとどまる。
