與過去相比，能以更短的時間、更低的成本預測候選藥物，可能會使新藥開發速度飛躍性提高。據稱還發現了或能治療新冠的藥物。內容將在刊載尚未經過同行評審的科學論文的網站“bioRxiv”上公開。據研究團隊介紹，多數藥物都是與引發疾病的蛋白質相結合的化合物。AI把蛋白質與化合物數值化，基於各物質間的關聯性和結合力的有關數據，篩選出能夠成為藥物的化合物。
目前的主流方法是通過實驗調查蛋白質與化合物是否結合，調查約10萬種化合物需花費數月時間，而開發的AI用約3個月就能調查約10億種化合物。AI命名為“LIGHTHOUSE”，寓意從數量龐大的化合物中照出目標物質的燈塔。
北海道大學參加了該研究團隊，從1萬種現有藥物中發現了治療青光眼的藥物“依索唑胺”對新冠也有效。雖然效果較弱，實用化尚無眉目，但將致力於開發類似藥劑。中山敬一說：“關鍵在於任何疾病都能夠使用。如果比過去更快找出候選藥物，將有可能引發‘製藥革命’。”他表示希望與製藥公司攜手開發新藥◆
