AI創薬は大手製薬会社にとって500億ドルのチャンス | 合肥ホライズンエクスプローラーイノベーショングループ株式会社

潜在的なブロックバスター薬を見つけるには、通常、研究室で何年にもわたる広範な分析が必要であり、研究者チームがデータと試験結果を系統的にふるいにかけて、有望な候補を発掘します。しかし、日本の武田薬品工業が2月にボストンの新興企業から乾癬の実験薬を40億ドルで買収した際、人工知能を活用することでわずか6カ月で選択された化合物を入手した。

今後数か月以内に、この薬は AI と機械学習アルゴリズムを通じて数千の潜在的な分子から選択され、臨床試験の最終段階に進む予定です。成功すれば、AIの助けを借りて発見された最初の治療法の1つになる可能性がある。ジェフリーズのアナリストは、年間売上高が最大5000億円（37億ドル）に達する可能性があると推定している。

日本の製薬会社のこの動きは、世界中の製薬会社がコンピューターに精通した新興企業と契約を結び、自社のデータサイエンティストをさらに増員することでAIを導入しているときに行われた。彼らの望みは、コストを削減し、市場投入までの時間を短縮することです。モルガン・スタンレーは、今後 10 年間で、初期段階の医薬品開発における AI の使用により、さらに 50 種類の新規治療法が開発され、500 億ドル以上の売上に相当する可能性があると推定しています。

調査会社ディープ・ファーマ・インテリジェンスは、AI主導の創薬企業への投資が過去4年間で3倍に増加し、2022年には246億ドルに達すると推定している。昨年1月、サノフィは英国に本拠を置くExscientia Plcに前払いで1億ドルを支払うことに同意した。 AI システムを使用して新薬を研究し、腫瘍学と免疫学で最大 15 の候補薬を開発するためのマイルストーン支払いとして最大 52 億ドルが支払われる可能性があります。

バイエル、ロシュ・ホールディング、武田薬品は、ソルトレークシティのリカーション・ファーマシューティカルズ社と協力して、機械学習を使用した創薬の研究に取り組んでいる企業の一つです。一方、アストラゼネカ社は同様の取り組みのために英国のBenevolentAIおよびサンディエゴのイルミナ社とパートナーシップを結んだ。

マッキンゼー・アンド・カンパニーのパートナーで製薬会社にデジタルプロセスと分析についてアドバイスを提供するアレックス・デベレソン氏は、「バイオ製薬企業が研究開発でAIの適用に成功すれば、大きな影響が出る可能性がある」と語る。「5年以内に、これらのアプローチが製薬の研究開発プロセスにさらに構造的に組み込まれ、大規模な影響がさらに大きくなると予想しています。」

AI はそれを助けることができますが、科学者は分子を選択した後でも従来の多くの作業を行う必要があります。武田薬品の化合物はさらに何年にもわたるヒト臨床試験やその他の試験を必要とした。そして、AI には別の制限もあります。たとえば、化合物の有効性や副作用などの複雑な生物学的特性を予測することはできません。

それでも、テクノロジーを利用して次の画期的な治療法を特定することは、有望な分子を特定するために通常何百もの実験室実験（多くの場合、何年にもわたる）を必要とする当て推量の一部を排除するのに役立ちます。

大手製薬会社は、2018年にグーグルの親会社アルファベット社のディープマインド部門が「アルファフォールド」と呼ばれるAIプログラムを利用し、基本構成要素であるタンパク質の形状予測で生物学者を破った2018年以降、AIと機械学習（ML）への投資にさらに真剣になった。病気のこと。生物学において最も厄介な問題の 1 つであるタンパク質の形状を解明することは、ドラッグハンターがタンパク質と相互作用する可能性のある分子を絞り込み、病気を攻撃する薬を特定するのに役立ちます。

従来、新薬を市場に出すには約 30 億ドルの費用がかかり、実験薬の約 90% は失敗に終わりました。したがって、プロセスを高速化するテクノロジーは利益の大きな推進力となる可能性があります。 DeepMindのWebサイトで引用されている、カリフォルニア州スクリップス・リサーチ・トランスレーショナル・インスティテュートの創設者兼所長であるエリック・トポル氏によると、AlphaFoldを使用すると、タンパク質の3D構造の決定に数か月や数年かかっていたのが、数秒でできるようになったという。

製薬会社による AI 導入の増加は、業界が未知のウイルスと戦うための兵器の開発を急いでいたため、新型コロナウイルス感染症のパンデミックによって加速しました。パンデミック中、ファイザー社は AI を活用して新型コロナウイルスワクチン Comirnaty の開発に取り組み、BioNTech SE と提携しました。また、中国の深センに本拠を置くAI創薬会社XtalPi Inc.との提携を拡大し、新型コロナウイルスの治療薬パクスロビッドの化学製剤の製剤化を迅速化した。どちらも米国食品医薬品局によって 2 年以内に承認されました。これは、ほとんどの医薬品が市場に出るまでに通常 10 年かかるよりもはるかに早いです。規制当局が新型コロナウイルスに対する武器を国民に届けようと急いでいることもこのスピードに貢献した。

ボストンに本拠を置くニンバス・セラピューティクスLLCから購入した武田薬品の実験薬は、世界中で1億2500万人が罹患している皮膚疾患である乾癬に対する世界でも数少ない経口治療薬の1つとなる。また、炎症性腸疾患であるクローン病などの他の症状を治療する可能性もあります。現在TAK-279と呼ばれるこの薬は、すでに人体臨床試験の最初の2段階を無事に通過している。ニンバスのジェブ・カイパー最高経営責任者（CEO）によると、アルゴリズムは従来のアプローチにかかる2年のうち約4分の1で現在の分子を選択したという。

ビーカー内の化学物質をテストする科学者は、多くの分子をテストする必要があるが、「不可能な数です」と彼は言う。何万もの化合物を考え出して解明する代わりに、コンピューターは研究室で 10 種類の化合物をテストし、その結果からフィードバックを得ることを提案します。機械はそれらの結果から学習してより適切な予測を行い、次の 100 個のテスト候補を提供し、最終的に 1 つの分子に絞り込むとケイパー氏は言います。

現在、ボストンからサンディエゴ、日本の湘南に至る武田薬品の研究開発センターでは、500人を超える定量科学者や技術専門家が、画期的な医薬品を発見、開発、製造するためのデータの処理に日々取り組んでいます。この製薬会社は、AI と ML を使用して、タンパク質をターゲットにするのに最適な分子を特定し、疾患の特徴と、さまざまな患者集団で疾患がどのように変化するかを理解しています。マサチューセッツ工科大学およびいくつかの AI スタートアップ企業と協力しています。

武田薬品のデータサイエンス研究所所長、アン・ヘザリントン氏は、「従業員が最先端のスキルを発揮し、手作業を減らし、システムの摩擦を取り除き、より科学的な洞察と発見のための時間を確保するテクノロジーは極めて重要だ」と語る。

武田薬品のより大きなライバル企業もAIを活用している。ファイザー社は、ディープマインド社のアルファフォールドとの提携により、これまで知られていなかった非常に効果的な治療標的の設計と検証に役立つことを期待しているとファイザー社の最高デジタル・テクノロジー責任者のリディア・フォンセカ氏は述べている。「私たちは AI と機械学習モデルを備えた強力なスーパーコンピューティング機能を使用して、全体の計算時間を 80% ～ 90% 削減しました。それが実際に Paxlovid の高速化に役立ちました」とフォンセカ氏は言います。

世界中で、AI を使用して新興企業によって特定されたいくつかの潜在的な薬がすでに人体での治験を行っています。その中には、希少疾患や腫瘍学を対象とする Recursion Pharmaceuticals Inc. の 5 件と、がんや強迫性障害などの病気を対象とする Exscientia の 3 件が含まれます。香港に本拠を置くインシリコ・メディシン社は、最も一般的な形態の肺線維症を治療するための中段階のヒト臨床試験に候補者を抱えている。

英国に本拠を置く GSK Plc には、AI と ML に特化した 160 名を超える専門家がおり、研究開発と製造をサポートしています。また、同社独自の機械学習モデルを構築して提供するためのデータも生成されるため、すべての科学者が最終的に同社が過去に生成したデータから恩恵を受けることができると、2019 年から GSK で AI 部門の責任者を務めるキムブランソン氏は述べています。

中国はまた、製薬メーカーの国際競争力を強化するためにAIに注目している。 XTalpiは中国のテクノロジー大手テンセント・ホールディングスから一部資金提供を受けており、バイドゥのCEOロビン・リー氏はバイオマップと呼ばれるAI主導の創薬会社を設立した。

GSK のブランソン氏は、AI は異種ソースからのデータを組み合わせるのには非常に優れていますが、複雑なシステムに使用される場合は困難になると述べています。安全性を確保するために、多くの場合、実験室での実験が必要になると彼は言います。

また、アルゴリズムの作成に使用されるデータには、生成される臨床推奨事項に反映される可能性のあるバイアスが含まれている可能性があると、スタンフォード大学の研究者らが2018年にニューイングランド医学雑誌に掲載された研究で述べている。アルゴリズムはまた、誰が作成するかによって結果が歪む可能性がある。研究者らは、それらを開発することを発見した。

それでも投資の急増は止まらない。スタンフォード大学の生物工学教授で、数十年にわたりベンチャーキャピタリスト向けにバイオテクノロジースタートアップのデューデリジェンスを行ってきたラス・アルトマン氏によると、ここ5年ほどでAI創薬の可能性がある企業の評価を求めるベンチャーキャピタリストが急増しているという。「ゼロから百までいきました」とアルトマン氏は言う。「私はここ 30 年間、AI 製薬会社に関するデューデリジェンスをまったく行っていませんでした。そして今では 6 ～ 10 回デューデリジェンスを行っています。」 —リサ・ドゥ、イレーナ・ペンとともに

この物語の著者への連絡先：東京の松山かの子、[email protected]

この記事の担当編集者に連絡するには:James Ellis ([email protected])

アンジャリ・コルデイロレイチェル・チャン

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