Liquid AIとInsilico Medicine、創薬のための軽量科学基盤モデルを提供する戦略的パートナーシップを発表
単一の 26 億パラメータモデルが、創薬ベンチマーク全般において最先端の性能を達成し、製薬企業のプライベートインフラ上で完全に動作。
Liquid AIとInsilico Medicineは本日、製薬研究向けの軽量な科学基盤モデルを開発するパートナーシップを発表しました。本協業により、LFM2-2.6B-MMAIが誕生し、現在利用可能です。これは、複数の創薬サブドメインにおいて最先端レベルの性能を発揮するよう訓練された単一チェックポイントであり、個別のポイントモデルを寄せ集めたものではありません。
研究環境に LFM2-2.6B-MMAI を導入する本パートナーシップは、単一目的の専門特化型モデルを超え、基盤的な汎用モデルへと創薬の最前線を押し広げます。これにより、独自の分子、アッセイ、ターゲットデータをローカルのプライベート環境内で完全に取り込み可能となります。Liquid AIの効率的なLFMアーキテクチャと、1,000を超える製薬ベンチマークを備えた包括的トレーニングプラットフォームであるInsilicoのMMAI Gymを組み合わせることで、オンプレミス展開でも単一システムで創薬タスク全体にわたり競争力のある成果を提供できることを示しました。
本モデルは、物性予測およびADMETエンドポイント、マルチパラメータ分子最適化、タンパク質ポケット条件付けによるターゲット認識スコアリング、官能基推論、レトロシンセシス計画に至るまで、創薬の完全なディスカバリーループをカバーします。トレーニングには、200を超える異なるタスクにわたる約1,200億トークンの製薬データが使用されました。
LFM2-2.6B-MMAI によって私たちが示したのは、基盤モデルを科学の現場で実用的なものにするのは規模だけではなく、効率的なアーキテクチャ設計だということです。26 億パラメータの単一モデルが、創薬パイプライン全体にわたって 10 倍規模のシステムに匹敵し、あるいは上回る性能を、すべてプライベートなインフラ上で実現しています。Insilico との協業は、知能のコストを下げながら品質の水準を引き上げられることの証明です
わずか2.6Bパラメータでありながら、本モデルはクラウドスケールの性能を達成しつつ、完全にプライベートインフラ上で稼働します。
- 物性予測：薬物動態および毒性を対象とする22タスク中13タスクで、10倍以上大規模なTxGemma-27Bを上回り、さらに個別タスク向けに構築された専門モデルと比較して、そのうち3タスクで最先端の結果を達成。
- 分子最適化：業界標準のマルチパラメータ最適化ベンチマーク（MuMO-Instruct）において、最大 98.8％ の成功率を達成。
- 親和性予測：689 のタンパク質ターゲットにわたる 250 万件の実験測定を含む Insilico の社内ベンチマークにおいて、GPT-5.1、Claude Opus 4.5、Grok-4.1 を含む最先端モデルよりも高い相関スコアを記録。
- 化学推論：官能基推論能力（FGBench）において高い性能を示し、高品質な単段階レトロシンセシス提案（ChemCensor指標）を実証。
モデル性能およびトレーニング手法の詳細な分析は、技術ホワイトペーパーにて提供しています。これらの能力により、特に高頻度の ADMET スクリーニング、医薬品化学者向けのリード最適化、実験の無駄を防ぐレトロシンセシス実行可能性評価といった分野で、製薬企業にとって即時に有用な応用が可能となります。
創薬ベンチマーク全体で最先端の性能を発揮し、複数の科学的タスクをこなせる次世代の軽量 Liquid 基盤モデルを、Liquid AI とともに開発できることを嬉しく思います。高効率な Liquid のサイエンスモデルによって、より多くの科学者が目標を達成しやすくなり、発見までの時間が短縮され、最終的には患者の助けにつながります。
Liquid AIについて
Liquid AIは、動的システムおよび信号処理に基づくLiquid Foundation Models（LFM）を構築しています。MIT出身の研究者によって設立されたLiquid AIは、効率性に優れ、オンプレミスやリソース制約環境で展開可能なAIモデルに注力しています。詳細はliquid.aiをご覧ください。
Insilico Medicineについて
Insilico Medicine（3696.HK）は、がん、線維症、免疫、中枢神経系疾患、加齢関連疾患を対象にAIを活用した創薬開発を行う臨床段階のバイオテクノロジー企業です。同社のAIプラットフォームは、ターゲット探索、分子設計、臨床開発を網羅しています。詳細はinsilico.comをご覧ください。
MMAI Gym for Scienceについて
MMAI Gym for Science は、汎用および最先端の大規模言語モデル（LLMs）を、創薬および開発向けの製薬グレードエンジンへと高度化するために設計されたドメイン特化型トレーニング環境です。Insilico Medicine が Pharmaceutical Superintelligence（PSI）ロードマップの中核コンポーネントとして開発し、Chemical Superintelligence（CSI）および Biology/Clinical Superintelligence（BSI）の専門トラックを活用して、医薬品化学、生物学、臨床計画にわたるドメイン特化型推論をモデルに習得させます。
本カリキュラムは、高品質な推論データセットおよびマルチタスク・ファインチューニングを活用することで、ベースラインモデルと比較して、ミッションクリティカルな研究開発タスクにおいて最大10倍の性能向上を実現します。堅牢かつ信頼性の高い性能を確保するため、すべてのモデルは、学習データとテストデータ間のデータリークを回避するよう厳密にクリーンアップされた独自および公開ベンチマーク群に対して評価されています。MMAI Gym for Scienceは、製薬企業やバイオテクノロジー企業、AIラボ、クラウドプロバイダー向けに柔軟なメンバーシッププログラムを通じて提供されており、汎用AIを堅牢な科学専門家へと変革することを支援します。詳細やメンバーシップオプションについては、mmaigym@insilicomedicine.comまでお問い合わせください。
報道関係者お問い合わせ先
Liquid AIお問い合わせ先
press@liquid.ai
Insilico Medicineお問い合わせ先
media@insilicomedicine.com