Atomwiseは、創薬の初期段階に機械学習を使います。AtomNetは深層学習で、低分子がタンパク質にどれだけよく結合するかを予測します。研究者は実物の実験の前に、膨大な化合物の仮想ライブラリをスクリーニングできます。研究室が試す分子の数を減らし、有望な候補をより早く見つけ、行き止まりにかける費用を抑えるのが狙いです。
製薬企業、バイオのスタートアップ、大学の研究室との提携で動き、従来の方法では扱いが難しかったものを含め、多くの疾患標的を対象にしています。スクリーニングに加え、超大規模な化学空間を探す方法と、化合物を設計し最適化するツールを開発しています。社内のプログラムも進めており、技術の提供者であると同時に創薬企業でもあります。
AtomwiseはNumerion Labsへ社名を変え、サイトもその名前で運営されています。販売は共同研究と個別契約で、自分で申し込んで使うソフトウェアではありません。計算による予測はいずれもそうですが、結果は実験室での確認が必要で、仮想スクリーニングで当たっても、効く薬になるとは限りません。競合や同業者にはSchrödinger、Recursion、Isomorphic Labs、Genesis Therapeuticsがあり、構造ベースの設計と生物学での強みはそれぞれ異なります。