「生物学はコードである」AlphaFold＋LigandForge＋mRNA合成

2026.3.31

最近、自分の体についてよく考えている。
HRVやボディバッテリーの話から始まり、睡眠の質、食事、回復力……「どうやって整えるか」に意識が向いている中で、また一つ中島聡さんのメルマガで、とても興味深いニュースに出会った。

AIモデル「LigandForge」が、薬の候補となるペプチド（短いタンパク質）を、1秒間に1,000個以上生成できるようになったという報告だ。
従来の最先端ツールと比べて、なんと100万倍高速らしい。

自分は医者でも研究者でもないので、ざっくりした理解だけれど、この話は本当にすごいと思った。

人体を突き詰めると、実は「タンパク質同士が結合し合う巨大なLEGOパズル」のようなものだそうだ。
ミトコンドリアがエネルギーを作り、細胞がタンパク質を印刷し、その形によって役割が決まる。
そして数万種類のタンパク質が複雑に絡み合って、免疫・代謝・神経伝達など、すべての生理機能が成り立っている。

この視点で考えると、病気とは「そのパズルのどこかがうまくはまっていないバグ」のようなもの。
タンパク質の結合がズレたり、形が崩れたりすることで、炎症やがん、神経の問題として現れる。
ペプチドは、そのズレをピンポイントで修正するための「コードの断片」と言える。

これまで創薬の最大の課題は、「いい候補をたくさん見つけるのに時間がかかりすぎる」ことだった。
それが今、根本から変わり始めている。

LigandForgeの凄いところは、標的となるタンパク質のポケット形状だけを入力すれば、
そこに合いそうなペプチドの候補を一瞬で大量に出力できる点。
150の標的に対して約50万個の候補を生成し、その多くで「強く結合しそう」な高親和性のペプチドを見つけているという。

つまり、「探すのに時間がかかる」というボトルネックが、一気に縮小している。

少し先の話になるけれど、
個人の体の状態（プロテオーム）をデータとして持ち、AIが「ここに問題がありそう」と早期に発見し、LigandForgeがその人に最適なペプチドを即座に設計する——
そんな流れが、現実に近づいているように感じる。

47歳になって、体のことを真剣に考え始めている。

睡眠のリズムを整えて、食事の質を見直す。今できることをやっている。

地味な基本を続けることは、どの時代も変わらない。ただ、その基本の上に、テクノロジーが乗ってくる。

壊れてから直すのではなく、壊れる前に整える。
そんな予防と維持の医療が、すでに現実の延長線上に来ているのかもしれない。

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“Biology Is Code” — AlphaFold, LigandForge, and mRNA Design

Lately, I’ve been thinking a lot about my body.

It started with HRV and body battery, then moved into sleep quality, nutrition, and recovery. As I’ve been focusing more on how to “tune” my condition, I came across something fascinating in a newsletter by Satoshi Nakajima.

An AI model called LigandForge can now generate over 1,000 peptide candidates per second—peptides being short proteins that can potentially act as drugs.

Compared to previous state-of-the-art tools, it’s reportedly about a million times faster.

I’m not a doctor or a researcher, so this is a simplified understanding, but the idea itself is striking.

From what I understand, the human body can be seen as something like a massive LEGO system made of proteins. Mitochondria generate energy, cells produce proteins, and their shapes determine their functions. These proteins interact with each other in complex ways to support everything—immunity, metabolism, and neural signaling.

From that perspective, disease can be seen as a kind of “bug” in the system. When proteins bind incorrectly or fold improperly, it can show up as inflammation, cancer, or neurological issues.

Peptides, in that sense, are like small pieces of “code” that can help correct those errors.

One of the biggest bottlenecks in drug discovery has been how long it takes to find good candidates. That’s now beginning to change.

What’s remarkable about LigandForge is that it can take the shape of a target protein’s binding pocket and instantly generate a large number of peptide candidates that might fit.

In one example, it generated around 500,000 candidates across 150 targets, identifying many with strong predicted binding affinity.

In other words, the time required for exploration is shrinking dramatically.

Looking a bit ahead, it starts to suggest a different kind of future.

If we can hold data about an individual’s internal state—their proteome—then AI could identify potential problems early and design personalized peptide solutions on the spot.

That kind of flow doesn’t feel entirely unrealistic anymore.

Now that I’m 47, I’ve started to take my physical condition more seriously.

I try to keep my sleep consistent, improve what I eat, and focus on what I can control.

The basics haven’t changed. They never do. But now, technology is beginning to sit on top of those basics.

Instead of fixing things after they break, we may be moving toward maintaining and adjusting things before they do.

That kind of preventive and maintenance-based medicine may already be within reach, at least technically.