# Excelraのデータ、Boltzの創薬モデルの学習に活用

> Boltzは、厳選されたGOSTARの測定データを使って、溶解性や膜透過性などを評価し、創薬候補を絞り込むモデルを訓練します。

Oossa · 2026-11-11 · https://oossa.com/ja/excelra-data-will-support-boltz-drug-discovery-models

Boltz PBCはExcelraと提携し、Excelraのデータベース「GOSTAR」のデータを、創薬システム「BoltzMol-1」向けのADMETモデルの学習に利用します。モデルは、化合物が体内でどのように振る舞うかを予測するもので、研究者が化合物を購入または合成する前に、有望でない候補を除外することを目的としています。

Boltzによると、GOSTARのデータで学習したモデルは、未知の化学構造を対象とした評価で、主要なオープンソースのADMETパッケージと同等以上の性能を示し、とくに溶解性と膜透過性で大きな改善が見られました。両社は発表で、比較対象のパッケージ名や数値スコアを明らかにしていません。

## 事実

- Excelraによると、GOSTARには1,100万種類を超える低分子の厳選データが収録されています。
- Boltzによると、前向き試験では、難易度の高い10の標的のうち6つで、標的ごとに28～96種類の化合物を用いて、結合または活性が確認された化合物を見つけました。

## なぜ重要か

創薬研究者は、一部の不適切な化合物をより早い段階で除外できる可能性があります。ただし今回の発表だけでは、実際の創薬や開発の成果がどの程度向上するかは示されていません。

## 出典と参考資料

1. [Excelras GOSTAR™ unterstützt KI-Modelle von Boltz für die Wirkstoffforschung](https://www.prnewswire.com/news-releases/excelras-gostar-unterstutzt-ki-modelle-von-boltz-fur-die-wirkstoffforschung-302935987.html) – PR Newswire RSS, 2026-11-11

最終更新: 2026-11-11