次世代の医薬品として期待されるRNAアプタマーは、タンパク質などの標的に結合する能力を持ちますが、膨大な候補の中から有望なアプタマーを探し出し、さらに医薬品として製造コストも考慮した最適なRNAアプタマーの長さに短く加工する作業は、多大な労力とコストを要する実験に依存していました。
早稲田大学大学院先進理工学研究科博士後期課程の木村(山﨑)晃、浜田道昭教授らの研究グループは、文章生成などに使われる大規模言語モデル（LLM）の技術を応用し、少数の実験データから任意のRNAアプタマーの結合活性を評価できる技術RaptScoreを開発しました。
これにより、従来法では困難だった配列の短縮化や未知の候補配列の評価が容易になり、創薬研究の効率化が期待されます。
本研究成果は、国際学術誌「Nucleic Acids Research」に2026年1月14日に公開されました。

プレスリリース：https://www.waseda.jp/inst/research/news/83287