AI創薬エコシステムの創出に向けて:Mocure社のAI抗体・ペプチド創薬プラットフォームのご紹介（7月2日）

" Future Initiatives Toward Building an AI Drug Discovery Ecosystem: Introduction of MOLCURE’s AI-driven Antibody & Peptide Discovery Platform"

【発表概要】

三菱商事とNTTを中心としたコンソーシアムでは、2025年2月～12月に、湘南アイパークテナントに対してGPU計算力を提供する実証実験を行いました（注釈1）。

実証を通じて、AI創薬に関心を有する多くの声をいただいた一方で、ドメイン知識とAI/ITスキルの双方を有する研究者が限られていることが、AI創薬普及の壁の一つになっていることが分かりました。

そこで、今回は、実証事業の成果報告と併せて、最新鋭のAI創薬プラットフォームを展開するMOLCURE様より、独自開発の抗体専用大規模言語モデルとウェット実験を組み合わせた高性能抗体の設計事例を交えながら、AI抗体・ペプチド創薬の最新動向についてご紹介させて頂く予定です（注釈2）

また、本年5月、湘南アイパークは、オール光ネットワークの社会実装に向けて、有望ユースケースを創出・具体化することを目的とした総務省プロジェクト「オール光ネットワーク技術開発の促進及び普及・拡大事業」に採択されました（注釈3）

参加者の皆様からAI創薬の推進に関するご意見を伺うとともに、本プロジェクトも活用しながら、湘南アイパークをAI創薬エコシステムの中核とするために、どのような環境構築/サポートが求められるかについて議論をさせて頂ければと考えています。

注釈１：三菱商事とNTTを中心としたコンソーシアムによる湘南アイパークテナント向けGPU計算力提供実証事業について

GPU計算力リモート提供の共同実証実験を開始 | ニュースリリース | ニュース | 三菱商事

・三菱商事・NTT主導のコンソーシアムが、IOWN APNを用いたGPU計算力リモート提供を実施し、AI創薬向け次世代インフラモデルを提案。

・湘南アイパークを実証拠点とし、H100 GPUを遠隔・安全に共有利用することで、AI創薬ワークロードにおける性能・経済性・セキュリティ等を検証。

注釈２：株式会社MOLCUREについて

• MOLCUREは、AIとウェット実験を統合したDesign-Make-Test-Analysis（DMTA）サイクルを実現する独自プラットフォームを通じて、中・高分子創薬に取り組むAI創薬企業。
• 国内外の製薬企業や研究機関等との共同研究を通じて、高難度標的に対する創薬や次世代フォーマットの創薬を手がける。
• プラットフォームの中核は、10億点以上の自社実験データを学習した独自の抗体専用大規模言語モデル。
• 進化分子工学と次世代シーケンサー（NGS）を組み合わせ、各創薬プロジェクトに応じてモデルをチューニング。実験だけでは得られない高性能分子のde novo設計が可能。
• DMTAサイクルにAIを組み込み、リード最適化の効率化・高速化を実現。

注釈３：総務省「オール光ネットワーク技術開発の促進及び普及・拡大事業」について

総務省｜報道資料｜オール光ネットワークの普及促進に向けた 実証基盤環境への接続拠点の選定結果

・総務省では、AI社会の基盤となるオール光ネットワークに接続し、将来的な社会実装・商用展開を見据えたユースケースの創出や技術実証に取り組む施設を公募。

・本年5月、湘南アイパークは当該施設として採択。今後、オール光ネットワークを活用しながら、AI創薬ユースケースの開発を支援・加速していく予定。

A consortium led by Mitsubishi Corporation and NTT conducted a pilot program between February and December 2025 to provide GPU computing resources to tenants of Shonan Health Innovation Park (Shonan iPark) (see Note 1).

While the program confirmed strong interest in AI-driven drug discovery, it also revealed that the limited availability of researchers possessing both deep domain expertise and AI/IT skills remains a key barrier to broader adoption of AI drug discovery.

Accordingly, in addition to reporting the outcomes of the pilot program, MOLCURE, a company that provides a state-of-the-art AI drug discovery platform, will present recent advances in AI-driven antibody & peptide discovery, illustrated with case studies on the design of high-performance antibodies using a proprietary antibody-specific large language model integrated with wet-lab experiments (see Note 2).

In May this year, Shonan iPark was selected for the Ministry of Internal Affairs and Communications’ project, “Program for Promoting the Development, Dissemination, and Expansion of All-Photonics Network Technologies,” which aims to create and materialize promising use cases toward the social implementation of all-photonics networks (see Note 3).

Through this session, we aim to gather participants’ perspectives on advancing AI drug discovery and to discuss the types of research environments and support frameworks required to position Shonan iPark as a core hub of an AI drug discovery ecosystem, while also leveraging this project.

Note 1: GPU Computing Resource Pilot Program for Shonan iPark Tenants

Consortium led by Mitsubishi Corporation and NTT

“Launch of a Joint Pilot Experiment for Remote Provision of GPU Computing Power” | Mitsubishi Corporation Press Release
GPU計算力リモート提供の共同実証実験を開始 | ニュースリリース | ニュース | 三菱商事

A consortium led by Mitsubishi Corporation and NTT conducted a proof of concept on the remote provision of GPU computing power using IOWN APN and proposed a next-generation infrastructure model for AI-driven drug discovery.

Shonan iPark served as the pilot site, where performance, economic viability, and security were evaluated in AI drug discovery workloads through the secure remote sharing of H100 GPUs.

Note 2: About MOLCURE, Inc.

• MOLCURE is an AI-driven drug discovery company focused on mid- and large-molecule therapeutics, built on a proprietary platform that integrates AI with wet-lab experiments within the Design-Make-Test-Analysis (DMTA) cycle.
• Through collaborations with pharmaceutical companies and academic institutions, MOLCURE addresses challenging targets and next-generation therapeutic modalities.
• At the core of the platform is a proprietary antibody-specific large language model trained on over one billion in-house experimental data points.
• By combining directed evolution and next-generation sequencing (NGS), the model is fine-tuned for each project, enabling de novodesign of high-performance molecules beyond the reach of experimental screening alone.
• The AI-integrated DMTA cycle enables more efficient and accelerated in lead optimization.

Note 3: MIC Project on the Development and Deployment of All-Photonics Network Technologies

総務省｜報道資料｜オール光ネットワークの普及促進に向けた 実証基盤環境への接続拠点の選定結果

In May this year, Shonan iPark was selected as a participating site for a project led by Japan’s Ministry of Internal Affairs and Communications to promote the development and deployment of all-photonics network technologies.

The project aims to identify and demonstrate promising use cases for all-photonics networks, which are expected to serve as next-generation digital infrastructure for the AI era, with a view toward future social implementation and commercial deployment.

By leveraging this project, Shonan iPark plans to support and accelerate the development of AI drug discovery use cases using all-photonics network technologies.

(2026.7.2 Shonan iPark Science Cafe 238th)

マイクロプロテインとペプチデインによるヒトプロテオームの拡張

【紹介文献】

Expanding the human proteome with microproteins and peptideins 

Deutsch , et al. 2026, Nature
https://www.nature.com/articles/s41586-026-10459-x

【発表概要】
今回のサイエンスカフェでは、非典型的なオープンリーディングフレーム（non-canonical coding open reading flame, ncORF）にコードされたマイクロプロテインである「ペプチデイン, Peptidein」という新しい概念モデルついて紹介したいと思います。これまでに、ヒトの細胞種や疾患のプロテオミクスにおいてncORFの翻訳が報告されていましたが、十分なコンセンサスがなく見落とされていました。そこで本論文において、国際的なコンソーシアムTransCODEがncORFにコードされたマイクロプロテインをヒトタンパク質としてアノテーションするフレームワークを開発し、神経疾患と関連深いlong non-coding RNA（OLMALINC）からのペプチデインを代表例として生物学的意義が示されました。前半では、最近の認知症のバイオマーカーについて触れつつ、後半では、Natureに先月報告された論文とペプチデインの可能性について紹介します。
 
【Summary】
In the next Science Café, I will present a novel conceptual model: 'peptideins,' which are microproteins encoded by non-canonical open reading frames (ncORFs). Although the translation of ncORFs has previously been reported across various human cell types and disease proteomes, it has largely been overlooked due to a lack of sufficient consensus. Therefore, in this study, the international TransCODE consortium developed a framework to annotate ncORF-encoded microproteins as human proteins, demonstrating their biological significance using a peptidein derived from long non-coding RNA（OLMALINC）. In the first half of my presentation, I will introduce recent biomarkers related to dementia. In the second half, I will discuss the potential of peptideins, which was reported in Nature just last month.

(2026.6.25 Shonan iPark Science Cafe 237th)

2025年にFDAに認可された医薬品のReview

【紹介文献】

2025 FDA approvals

Asher Mullard. Nature Reviews Drug Discovery 25, 81-87 (2026) 

2025 FDA approvals

【発表概要】

FDAの医薬品評価研究センター（CDER）は2025年に46件の新規医薬品を承認しました。この文献では、これらの新薬について、がん領域を中心とした疾患領域別の傾向、低分子・抗体・ADC・核酸医薬などのモダリティ、売上予測、さらにFDAの制度・政策変更を概説しています。後半では、非オピオイド鎮痛薬、DPP1阻害薬、PCSK9標的アドネクチン製剤、希少疾患向け遺伝子治療など、特徴的な新薬の作用機序や開発背景を詳しく紹介しています。今回のサイエンスカフェでは本稿を通じて、2025年の新薬承認動向と今後の創薬の方向性について議論できればと考えております。

【Summary】

In 2025, the FDA’s Center for Drug Evaluation and Research (CDER) approved 46 new therapeutic agents. This article reviews these approvals by therapeutic area, modality, market outlook, and recent regulatory and policy changes at the FDA. It also highlights notable drugs, including non-opioid analgesics, DPP1 inhibitors, PCSK9-targeted adnectin therapy, and gene therapies for rare diseases, with detailed discussion of their mechanisms of action and development history. I would like to present this article and discuss recent trends and future directions in drug discovery.

(2026.6.18 Shonan iPark Science Cafe 236th)

湘南アイパークテナント向けGPU計算力提供実証事業の成果報告及びAI創薬エコシステムの創出に向けた今後の取組について

【発表演題】

"Report on the Outcomes of the GPU Computing Resource Pilot Program for Shonan iPark Tenants and Future Initiatives Toward Building an AI Drug Discovery Ecosystem"

【発表概要】

三菱商事とNTTを中心としたコンソーシアムでは、2025年2月～12月に、湘南アイパークテナントに対してGPU計算力を提供する実証実験を行いました（注釈1）。

実証を通じて、AI創薬に関心を有する多くの声をいただいた一方で、ドメイン知識とAI/ITスキルの双方を有する研究者が限られていることが、AI創薬普及の壁の一つになっていることが分かりました。

そこで、今回は、実証事業の成果報告と併せて、最新鋭のAI創薬プラットフォームを展開するアリヴェクシスより、シミュレーションと生成AIの組み合わせと、それによる創薬R&Dビジネスの構造変化についてご紹介させて頂く予定です（注釈2）。

また、本年5月、湘南アイパークは、オール光ネットワークの社会実装に向けて、有望ユースケースを創出・具体化することを目的とした総務省プロジェクト「オール光ネットワーク技術開発の促進及び普及・拡大事業」に採択されました（注釈3）。

参加者の皆様からAI創薬の推進に関するご意見を伺うとともに、本プロジェクトも活用しながら、湘南アイパークをAI創薬エコシステムの中核とするために、どのような環境構築/サポートが求められるかについて議論をさせて頂ければと考えています。

注釈１：三菱商事とNTTを中心としたコンソーシアムによる湘南アイパークテナント向けGPU計算力提供実証事業について

GPU計算力リモート提供の共同実証実験を開始 | ニュースリリース | ニュース | 三菱商事

・三菱商事・NTT主導のコンソーシアムが、IOWN APNを用いたGPU計算力リモート提供を実施し、AI創薬向け次世代インフラモデルを提案。

・湘南アイパークを実証拠点とし、H100 GPUを遠隔・安全に共有利用することで、AI創薬ワークロードにおける性能・経済性・セキュリティ等を検証。

注釈２：アリヴェクシス株式会社について

•  Alivexisは、独自のシミュレーションプラットフォームModBind^TM、およびそれを生成AIを組み合わせたModBind x AI^TMを利用した効率的な低分子創薬を行う創薬企業。
• ModBind^TMは、自由エネルギー摂動法など、従来の高精度結合強度予測アルゴリズムと同等の精度を保ちながら、実験データなしに数百から数千倍の速度で結合強度の絶対予測が可能な独自アルゴリズム。
• ModBind x AI^TMは、ModBind^TMで生成した多数の高精度データを用いた事前学習済みAIモデルの追加学習の手法で、予測対象に応じて自律的に学習サイクルを繰り返すことで精度を上げる創薬生成AIモデル。
• 10程度ある自社プロジェクトの導出を目指すことに加え、5つの臨床候補化合物の開発により実証済みであるModBind^TMおよびModBInd x AI^TMを用いた製薬企業等との提携による効率的な創薬を志向している。

注釈３：総務省「オール光ネットワーク技術開発の促進及び普及・拡大事業」について

総務省｜報道資料｜オール光ネットワークの普及促進に向けた 実証基盤環境への接続拠点の選定結果

・総務省では、AI社会の基盤となるオール光ネットワークに接続し、将来的な社会実装・商用展開を見据えたユースケースの創出や技術実証に取り組む施設を公募。

・本年5月、湘南アイパークは当該施設として採択。今後、オール光ネットワークを活用しながら、AI創薬ユースケースの開発を支援・加速していく予定。

A consortium led by Mitsubishi Corporation and NTT conducted a pilot program between February and December 2025 to provide GPU computing resources to tenants of Shonan Health Innovation Park (Shonan iPark) (see Note 1).

While the program confirmed strong interest in AI-driven drug discovery, it also revealed that the limited availability of researchers possessing both deep domain expertise and AI/IT skills remains a key barrier to broader adoption of AI drug discovery.

Accordingly, in addition to reporting the outcomes of the pilot program, Alivexis, a company that provides a state-of-the-art AI drug discovery platform, will present how the combination of simulation and generative AI is transforming the structure of the drug discovery R&D business (see Note 2).

In May this year, Shonan iPark was selected for the Ministry of Internal Affairs and Communications’ project, “Program for Promoting the Development, Dissemination, and Expansion of All-Photonics Network Technologies,” which aims to create and materialize promising use cases toward the social implementation of all-photonics networks (see Note 3).

Through this session, we aim to gather participants’ perspectives on advancing AI drug discovery and to discuss the types of research environments and support frameworks required to position Shonan iPark as a core hub of an AI drug discovery ecosystem, while also leveraging this project.

Note 1: GPU Computing Resource Pilot Program for Shonan iPark Tenants

Consortium led by Mitsubishi Corporation and NTT

“Launch of a Joint Pilot Experiment for Remote Provision of GPU Computing Power” | Mitsubishi Corporation Press Release
GPU計算力リモート提供の共同実証実験を開始 | ニュースリリース | ニュース | 三菱商事

A consortium led by Mitsubishi Corporation and NTT conducted a proof of concept on the remote provision of GPU computing power using IOWN APN and proposed a next-generation infrastructure model for AI-driven drug discovery.

Shonan iPark served as the pilot site, where performance, economic viability, and security were evaluated in AI drug discovery workloads through the secure remote sharing of H100 GPUs.

Note 2: About Alivexis, Inc.

Home | Alivexis, Inc.

Alivexis is a drug discovery company engaged in efficient small-molecule drug discovery using its proprietary simulation platform, ModBind™, and ModBind x AI™, which combines ModBind™ with generative AIs.

ModBind™ is a proprietary algorithm that enables absolute binding affinity prediction without experimental data at speeds hundreds to thousands of times faster than conventional methods, while maintaining accuracy comparable to high-precision binding affinity prediction algorithms such as free energy perturbation methods.

ModBind x AI™ is a generative AI model for drug discovery that uses large volumes of high-precision data generated by ModBind™ to further train a pre-trained AI model. By autonomously iterating training cycles tailored to the target of interest, the AI model improves its accuracy of prediction.

Alivexis aims to collaborate with pharmaceutical companies and other partners to enable efficient drug discovery using ModBind™ and ModBind x AI™, which have been validated through the development of five clinical candidate compounds, and to license out its approximately 10 in-house research projects including five clinical candidates mentioned above.

Note 3: MIC Project on the Development and Deployment of All-Photonics Network Technologies

総務省｜報道資料｜オール光ネットワークの普及促進に向けた 実証基盤環境への接続拠点の選定結果

In May this year, Shonan iPark was selected as a participating site for a project led by Japan’s Ministry of Internal Affairs and Communications to promote the development and deployment of all-photonics network technologies.

The project aims to identify and demonstrate promising use cases for all-photonics networks, which are expected to serve as next-generation digital infrastructure for the AI era, with a view toward future social implementation and commercial deployment.

By leveraging this project, Shonan iPark plans to support and accelerate the development of AI drug discovery use cases using all-photonics network technologies.

(2026.6.11 Shonan iPark Science Cafe 235th)