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QureGenAI｜量子コンピューティング×AIによる創薬受託サービス

QureGenAI｜量子コンピューティング × AIによる創薬受託サービス | 株式会社アクセラレート・バイオ
SERVICE INTRODUCTION

QureGenAI｜量子コンピューティング × AIによる
創薬受託サービス

Quantum Insight, Life Decode ／ Rewriting Drug Discovery at the Quantum Precision
QureGenAIは、量子コンピューティングとAIを融合させた創薬プラットフォームを提供するバイオテック企業です。独自の量子計算エンジン「TyxonQ™」を中核に、従来のCADD（コンピュータ支援創薬）やAI創薬の限界を超え、95%の設計精度でHit同定からPCC到達までのプロセスを大幅に加速します。

1. 創薬が直面するボトルネック

従来のCADDは計算量の制約により大きく柔軟な分子のモデル化が困難で、経験的な力場による近似誤差という「戦略的天井」を抱えています。一方、AI駆動型創薬（AIDD）はデータ依存性が高く、未見の分子に対する予測が課題となっています。QureGenAIのQuantum AIDDは、超伝導量子コンピュータによる第一原理計算を活用し、これらの限界を突破します。

CADD vs AIDD vs Quantum AIDD 比較図
図1｜CADD・AIDD・Quantum AIDDの比較。Quantum AIDDは物理精度と新規分子への対応力で最も高い水準を実現しています。

CADD / AIDD / Quantum AIDD の比較

評価項目 CADD AIDD Quantum AIDD
物理精度（Physical Fidelity） + ++ ++++
データ依存性（Data Dependency）※低いほど有利 ++ +++ +
新規分子への対応（Novelty Handling） + ++ ++++
解釈性（Interpretability） ++ + +++
電子レベルモデリング（Electronic-Level Modeling） + + +++
精度とスケールの両立（Accuracy–Scale Balance） + ++ +++

2. 技術優位性

QureGenAIの中核は、量子力学／分子力学（QM/MM）と量子コンピューティングを組み合わせたハイブリッドフレームワークです。問題領域を高精度量子ソルバーへマッピングし、変分量子アルゴリズムの設計・コンパイル・最適化、量子チップのカスタマイズ設計とエラー緩和までを一貫して実行します。

TyxonQ プラットフォームアーキテクチャ図
図2｜QureGenAI™ Quantum AIDD Platform の全体構成。TyxonQ™ 量子計算エンジンを中核に、標的発見から実験検証までを統合しています。

プラットフォーム構成

CORE ENGINE

TyxonQ™ 量子計算エンジン

量子コンピューティングの革新的な力を創薬に活用し、古典的計算の限界を克服。広大な化学空間の探索と複雑な量子化学計算を可能にする、QureGenAIの中核エンジンです。変分量子アルゴリズム設計、コンパイル・最適化、量子チップ実行、軽量誤り訂正／エラー緩和を統合し、超伝導量子コンピュータ上で稼働します。

QureGenAI 超伝導量子コンピュータ
図2-2｜QureGenAIが運用する超伝導量子コンピュータ。TyxonQ™ エンジンの計算基盤となる実機です。
量子の優位性
Quantum Advantages		 ・古典的コンピューティングでは扱えない複雑な分子系に対応
・量子化学計算におけるブレークスルー級の高速化を実現
・古典的手法では到達できないより広い化学空間の探索を可能に
プラットフォーム統合
Platform Integration		 ・QureGenAIエコシステムとのシームレスな統合
・一貫したエンドツーエンドのワークフロー体験
・量子＋AIのデュアルエンジン・アーキテクチャによる予測性能の強化
応用シナリオ
Application Scenarios		 ・複雑な分子系の量子化学シミュレーション（金属酵素、マクロサイクル、膜タンパク質など）
・古典的HPC（高性能計算）では処理しきれない超大規模な化学空間検索
・生物学的に意味のある時間スケールと正確な自由エネルギーランドスケープを要する創薬タスク
WORKFLOW

創薬クローズドループ

バイオインフォ解析・標的発見（マルチオミクス・ヒト遺伝学、独自の量子化学的検証）→ 薬物設計・最適化（新規エンティティ生成、結合親和性予測）→ 実験検証（in vitro／in vivo の有効性・毒性評価）という反復ループで創薬を推進します。

Hit → PCC 到達までの効率比較

従来手法 AI/MD Quantum AIDD
合成分子数（FIC成功分子まで） 200 30 – 100 約 10
設計精度（Design Confidence / Accuracy） 10% 50% 95%

技術基盤

超伝導量子コンピュータ QM/MM ハイブリッド 変分量子アルゴリズム エラー緩和技術 マルチオミクス解析

3. 提供サービス

サービス 内容
Quantum-AIDD プラットフォームアクセス 量子ハードウェア、50以上のAIモデル、独自データセットへのアクセスを提供。
パイプライン共同開発 ／ ライセンシング First-in-Classパイプラインの共同開発、および前臨床・臨床準備段階アセットのライセンス導出。

対応モダリティ

  • 低分子（Small Molecule）
  • バイオ医薬品（Biologics）
  • 核酸医薬（siRNA / ASO）

4. パイプライン実績

QureGenAIはFirst-in-Class（FIC）およびBest-in-Class（BIC）アセットに注力し、ウェットラボでの反復検証を経た9つのパイプラインを推進しています。「First Quantum AIDD Benchmark」および「Engineering Top 100 of 2024」選出をはじめ、国内外で10以上の受賞歴があります。

9 推進中の
パイプライン
95% 設計精度
（Design Accuracy）
~10 PCC到達までの
合成分子数
10+ 国内外の
受賞歴

パイプライン進捗チャート

探索段階 Lead PCC ready Clinical ready
QGB-02 FIC Biologics
AGA（脱毛症） ／ ターゲット：非公開
Clinical ready
QGCPU-03 FIC 低分子
貧血／CKD ／ ターゲット：HIF2α
PCC ready
QGUM-01 FIC 低分子
オンコロジー ／ ターゲット：pan-Kras
PCC ready
QGCPU-04 BIC 低分子
代謝性疾患 ／ ターゲット：THR-β
PCC ready
QGB-01 BIC Biologics
B-ALL（白血病） ／ ターゲット：L-Asp
PCC ready
QG-11 FIC 遺伝子
CNS（中枢神経系） ／ ターゲット：siRNA／ASO
Lead
探索 前臨床 IND 臨床

※ 各プログラムの詳細・提携（パートナリング）に関するお問い合わせを受け付けています。

5. 代表的なケーススタディ

CASE 01 ／ AGA（脱毛症）治療

QGB-02：約30年ぶりのFirst-in-Class標的

2020年にTSP1標的を発見し、2021年にLRP1を標的とする薬物を最適化。ミノキシジルとの直接比較試験において、1/20の濃度（0.2%）で同等の有効性を確認。雌雄マウス（n = 50）で用量依存性の発毛効果が示されました。

QGB-02 発毛効果データ
図3｜QGB-02の発毛効果。マウスにおける用量依存性の発毛（Day 1／9／16）およびヒトボランティアでの有効性検証結果。
標的発見 2020年（TSP1） 有効性 ミノキシジルの1/20濃度で同等 ステージ Clinical ready
CASE 02 ／ 貧血・CKD

QGCPU-03：量子計算による「水架橋」の発見

HIF2αを標的とする貧血／慢性腎臓病（CKD）向け低分子プログラム。量子コンピューティングにより水架橋（Water Bridge）を発見し、マウスにおける用量依存性の血漿EPOおよび網状赤血球の増加を実証しました。

QGCPU-03 EPOデータ
図4｜QGCPU-03の前臨床データ。単回投与および7日間反復投与における用量依存性の血漿EPO・網状赤血球の増加と、主要臓器における安全性プロファイル。
標的 HIF2α 成果 量子計算による水架橋発見 ステージ PCC ready
CASE 03 ／ RNA治療（CNS）

ASO創薬：Coffin-Lowry症候群への挑戦

中枢神経系（CNS）疾患を対象とした核酸医薬プログラム。QM/MMシミュレーションを活用し、Coffin-Lowry症候群をはじめとする難治性CNS疾患に対するASO（アンチセンスオリゴヌクレオチド）の創出を進めています。

RNA ASO メカニズム図
図5｜量子・AIによるASO発見ワークフロー。高忠実度シミュレーションによるコンフォメーション遷移の解析と、疾患関連モデルでの検証。
モダリティ siRNA / ASO 手法 QM/MMシミュレーション ステージ Lead

6. 会社概要

社名 QureGenAI
設立 2021年10月
事業内容 量子コンピューティング × AIによる創薬プラットフォームの開発・提供
拠点 蘇州（本社）／ 西安（Quantum-AIコンピューティングセンター）／ 南京（創薬化学ラボ）／ 北京（遺伝子センター）
受賞・認定 First Quantum AIDD Benchmark ／ Engineering Top 100 of 2024 ／ 国内外で10以上の受賞

沿革

2021.10 設立。
2022 初の新規標的を同定。
2024 量子計算エンジン「TyxonQ™」をローンチ。
2026 9つのFirst-in-Classパイプラインを推進。

7. リーダーシップ

量子計算とAI創薬の最前線で活躍する共同創業者が率いる、学際的なエキスパートチームです。

YUZONG CHEN
Co-founder & CSO
  • 清華大学教授 ／ 腫瘍化学ゲノミクス国家重点実験室 副主任
  • 世界をリードするAI創薬サイエンティスト
  • SCI h-index：50 ／ 総被引用数：9,141
XIAORAN LI
Co-founder & CEO
  • 蘇州起業家リーディングタレント ／ Ph.D.（CPU：中国薬科大学）
  • シニアAIエンジニア ／ CCF（中国計算機学会）会員
  • 量子＋AIDD分野の専門家 ／ 特許5件以上

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        4. 予め次の事項を告知あるいは公表し，かつ当社が個人情報保護委員会に届出をしたとき
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          2. 第三者に提供されるデータの項目
          3. 第三者への提供の手段または方法
          4. 本人の求めに応じて個人情報の第三者への提供を停止すること
          5. 本人の求めを受け付ける方法
      2. 前項の定めにかかわらず，次に掲げる場合には，当該情報の提供先は第三者に該当しないものとします。
        1. 当社が利用目的の達成に必要な範囲内において個人情報の取扱いの全部または一部を委託する場合
        2. 合併その他の事由による事業の承継に伴って個人情報が提供される場合
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    6. 第6条（個人情報の開示）
      1. 当社は，本人から個人情報の開示を求められたときは，本人に対し，遅滞なくこれを開示します。ただし，開示することにより次のいずれかに該当する場合は，その全部または一部を開示しないこともあり，開示しない決定をした場合には，その旨を遅滞なく通知します。なお，個人情報の開示に際しては，1件あたり1,000円の手数料を申し受けます。
        1. 本人または第三者の生命，身体，財産その他の権利利益を害するおそれがある場合
        2. 当社の業務の適正な実施に著しい支障を及ぼすおそれがある場合
        3. その他法令に違反することとなる場合
      2. 前項の定めにかかわらず，履歴情報および特性情報などの個人情報以外の情報については，原則として開示いたしません。
    7. 第7条（個人情報の訂正および削除）
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      3. 当社は，前項の規定に基づき利用停止等を行った場合，または利用停止等を行わない旨の決定をしたときは，遅滞なく，これをユーザーに通知します。
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