OpenAIのAI科学者、1万件の自律実験で医薬品合成の収率を改善

GPT-5.4とMariaによる1万件超の自律実験、長年の化学的課題を3カ月で解決

　OpenAIとポーランドの新興企業Molecule.oneは2026年6月、先端言語モデルのGPT-5.4と化学実験プラットフォームのMariaを統合した準自律型の研究システムを用いて、医薬品開発において重要な化学反応の効率を向上させることに成功した。対象となったのは、抗がん剤、抗菌薬、高血圧治療薬など多岐にわたる医薬品構造に頻出する炭素と窒素の結合を作るChan-Lamカップリング反応である。特に1級スルホンアミドを原料とする場合、この反応は歴史的に収率が低く、創薬初期段階の大きなボトルネックとなっていた。

　この課題に対し、GPT-5.4が既存の学術文献を読み込み、優先的に改善すべき基質を特定したうえで数千件の改善提案を自動生成した。人間の化学者がその中から有望な提案を選別し、特定の溶媒の使用を回避させるといった微修正を加えた後、Molecule.oneのMariaプラットフォームに実験を引き継いだ。Mariaは文献調査からデータ分析までをこなす専門モデルの集まりと専用の実験室で構成されており、マイクロリットル規模の超微量な反応を2回のサイクルで1万80件実行した。

　AIは反応を妨げる要因を特定し、TEMPOと呼ばれる穏和な酸化剤を加えることで収率が向上するという仮説を実証した。実験データによれば、テストされたボロン酸の88パーセント、スルホンアミドの83パーセントで収率が高まった。全体の平均収率は16.6パーセントから25.2パーセントへと上昇し、30パーセントを超える反応の割合も15.6パーセントから37.5パーセントへと増加している。人間の化学者がフラスコ環境で手動による検証を行ったところ、14の基質ペア中11のペアで収率向上が確認され、そのうち8つのペアでは無添加の対照条件と比較して2倍以上の向上が見られた。

　プロジェクトの開始から専門家による評価まで約3カ月で完了しており、従来のプロセスでは長期間を要する検証を短期間で実現した。このように物理的な実験を伴う科学研究を自律的に進行させるAIの進化は、産業界に大きな構造的変化をもたらすと予想される。次ページでは、本実証実験がプロセス化学に与える影響や、実用化に向けた検証課題について詳述する。