ExcelraのGOSTAR(TM)、Boltzの創薬向けAIモデルを支える

BoltzMol-1のADMETモデルは、ExcelraのGOSTAR™のキュレーションされたADMEデータでトレーニングされています。

 

ハイデラバード（インド）およびケンブリッジ（マサチューセッツ州）, 2026年11月11日 /PRNewswire/ -- Boltz PBCは、GOSTAR™ (リンク ») データで自社のAI創薬モデルを支えるため、Excelra (リンク ») と提携しました。キュレーションされたGOSTAR™の速度論的溶解度、親油性、およびCaco-2透過性の測定値が、BoltzMol-1のADMETモデルをトレーニングします。同モデルは、初期トリアージ層として機能し、購入または合成の前に好ましくない化合物を除外します。

 

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最近のテクニカルレポート (リンク ») において、Boltzは、その大半が親和性トレーニングデータに含まれていない困難な10のターゲットを前向きにテストし、うち6つのターゲットでバインダー（結合分子）または活性化合物を確認しました。使用した化合物は1ターゲットあたりわずか28〜96個で、ヒット率が0.15%を下回ることが多い従来のハイスループット・スクリーニングでの数千から数百万個とは対照的です。GOSTAR™でトレーニングされた同社のADMETモデルは、厳密な分布外の化学構造において、主要なオープンソースADMETパッケージと同等またはそれ以上の性能を示し、溶解性と透過性において最大の向上が見られました。

 

「GOSTAR™データセットの規模は、一般的なトレーニングデータからはるかにかけ離れた化学構造にも汎化するモデルを構築するのに役立ちます。同データセットは、Boltzにおける私たちのモデリング作業全体で重要なインプットとなっており、大幅な時間の節約につながっています」と、Boltz PBCの共同創業者兼CEOであるGabriele Corso氏は述べました。

 

「私たちは、AI主導の創薬のフロンティアを押し広げるBoltzを支援できることを誇りに思います。この規模のキュレーションされた溶解度データこそ、まさに公開情報源に欠けているものであり、GOSTAR™が提供するために構築されたものです：後ろ向きのベンチマークだけでなく、前向きに取得したデータでも通用するモデルの基盤です」と、ExcelraのCEOであるAnandbir Brar氏は述べました。

 

ExcelraとGOSTAR™について

 

Excelraは、世界トップクラスのライフサイエンス組織にとっての有力なデータサイエンスおよびAIパートナーであり、創薬および医薬品開発をよりスマートかつ迅速なものにします。同社のGOSTAR™データベースは、1,100万超の低分子とその生物学的特性を収録した、キュレーション済みでISO 9001認証を受けたデータを提供しており、アプリケーション、API、または機械学習用のダウンロード可能なデータセットとして利用できます。詳細については、excelra.com/databases/gostar (リンク ») をご覧ください

 

Boltzについて

 

Boltz PBCは、タンパク質構造予測、タンパク質設計、および低分子ヒット探索のための、オープンモデルとプロプライエタリモデルの両方からなるBoltzファミリーを開発する、応用AI研究ラボおよび公益法人です。Boltzのビジョンは、生物学をプログラム可能なものにし、最先端の能力を広く利用できる状態に保つことで発見を加速させることです。詳細については、 (リンク ») (リンク ») をご覧ください

 

メディアお問い合わせ先：
Excelra：Prashant Sharma | contact@excelra.com mailto:contact@excelra.com
Boltz PBC：contact@boltz.bio mailto:contact@boltz.bio

 

 

 

（日本語リリース：クライアント提供）

PR Newswire Asia Ltd.

 

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PR Newswire
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