MIT(CSAIL/Jameel Clinic)とRecursionが、タンパク質の3D構造とリガンドの結合親和性を同時に予測するAIの「共フォールディング(co-folding)」モデル「Boltz-2」を公開した(2025年6月6日)。
「構造」と「どれだけ結合するか」を一度に予測
創薬では、標的タンパク質の立体構造を予測し、候補分子がどれだけ強く結合するか(親和性)を見積もることが要になります。従来、親和性の精密予測は物理ベースのFEPなど計算コストの高い手法が必要でした。構造と親和性を一体で速く予測できると、探索の的が絞れます。
発表によれば、Boltz-2は構造予測と結合親和性予測を組み合わせた初の共フォールディングモデルとされ、物理ベースFEPに迫る精度を大幅に高速に達成すると報告されています(1GPUで約20秒との記載)。MITライセンスでコード・モデル重み・学習パイプラインが学術・商用に無償公開されたとされます。数値は発表・論文による報告で、実適用は一次情報での確認が前提です。関連する背景はバーチャルスクリーニング／ドッキングも参考になります。
※ 本ページは公開情報（GlobeNewswire）をもとにしたProglenth編集部による整理です。詳細・数値は一次情報もあわせてご確認ください。