ヘルスケアAI

主要ニュース

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   AI は創薬を加速する、だが科学の代替ではない

   Amgen と学術機関の研究者らが、AI が創薬にどのような影響を与えるかについての円卓会議「Meeting the Moment」を開催しました。同社は南サンフランシスコの研究施設を拡張し、化学、生物学、自動化、データサイエンスを統合した DMTA（設計・製造・試験・分析）プロセスの実現を進めています。 新医薬の開発には 10～15 年の期間を要し、研究者は開発を加速する手段を模索しています。AI は複雑なデータ分析、仮説生成、パターン認識を支援できる一方、人体での薬物動態予測と安全性確保という重大な課題が残っています。業界全体がデータサイエンスと自動化を含む統合的なアプローチへシフトしており、これは創薬の効率化に関わる企業にとって検討の対象となる可能性があります。

   Amgen の Charles Lin 研究責任者は「AI は多くの領域で社会や仕事に変化をもたらしているが、創薬への影響は業界が直面する最重要課題の一つ」と述べています。最大の成功には高品質データ、深い生物学的理解、研究プロセス全体にわたる強い連携が必要とされています。

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   Insilico、AI創薬の肺線維症治療薬が第III相試験に進む

   AI創薬企業のInsilico Medicineが、AI技術で発見・設計した肺線維症治療薬「Rentosertib」の第III相臨床試験を開始しました。同薬は標的をAIで特定し、分子構造を生成AI（Chemistry42）で設計した初のシーケンシャル段階への進出となります。 肺線維症（IPF）は進行性の肺疾患で、診断後の中央値生存期間は約2～4年とされ、現在の既承認薬は進行を遅延させるのみで逆転させられません。Rentosertibは新しい標的（TNIK）に基づく異なるメカニズムで、重大な未充足ニーズに対応する可能性があります。

   第III相試験は320人の患者を52週間かけて評価し、北京協和医学院の徐作軍教授が主要治験責任医師（Leading PI）を務めます。Phase IIa試験では60mg1日1回投与群で肺活量が平均98.4 mL改善し、用量依存的な有効性傾向が観察されました。

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   大手製薬とAI企業、医薬品開発に数十億ドル投資加速

   Isomorphic Labsが$2.1 billion（約3400億円）の資金調達を実施し、Novartis、Eli Lilly、Johnson & Johnsonとの大型提携を確保しました。同時にGenesis Molecular AIやChai Discovery、Inceptiveなど複数のAI企業が製薬大手との協業を相次ぎ発表しており、AIを組み込んだ創薬基盤の構築が急ピッチで進んでいます。 AI創薬は従来の構造生物学では見つけられなかった「隠れた結合ポケット」の予測や、未発見の創薬標的の同定を可能にします。こうした技術的な前進が評価され、臨床試験の成功を待たずに大規模な投資が流入している状況です。製薬企業にとっては、AIにより創薬候補の発見から検証までの時間短縮の可能性があります。

   Inceptiveは$2 billion（約3200億円）の提携を発表しており、Inductive Bioは2月にOpenADMET-ExpansionRx盲検比較試験で1位を獲得しています。一方、Isomorphic Labsなど主要企業がAlphaFoldの系譜を引く基盤モデルに賭けており、今後も大型案件が予想されます。

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   Anthropic、採算が取れない難病治療の自社開発に乗り出す

   Anthropic は医療AI「Claude Science」の発表に伴い、大手製薬企業が採算割れと判断した難病の治療法開発に乗り出す計画を明かしました。同社は前臨床段階の医薬品開発を中心に手がけ、非営利理念の実現と業界向けAIツール改善を目指しています。 業界全体で年間 $150 to $200 billion（約32兆円） を研究開発に費やしながら、過去120年で800～1,000種類の医薬品しか生まれていません。Novartis CEO は、AI によって情報・運用面の遅延（全開発期間の約40%）を大幅に削減できれば、12年かかる開発期間を7～8年に短縮でき、成功率も8%から16%に倍増する可能性があると指摘しており、これまで実現不可能と思われていた治療対象が事業化できる可能性があります。

   Claude Science の初期例では、UCSF の研究者が1年間見落としていたウイルス汚染を数分で検出し、100の希少遺伝病を1時間以内に分析して32の候補をスクリーニング対象に特定しました。

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   Genesis、1Å精度の構造予測で創薬エージェント実現段階へ

   Genesis Molecular AIが開発した構造予測モデル「PEARL」は、タンパク質の柔軟性を理解し、リガンド（薬の候補分子）がどこに結合するかだけでなく、タンパク質が自身を調整してより良い適合を実現する「誘導適合」をモデル化できるようになりました。最近公開されたOpenBindベンチマーク（802の未知の複合体、EV-A71タンパク質対象）で、PEARLは他の公開モデルを大幅に上回る性能を示しました。 従来、創薬業界のベンチマークは2Å RMSDを「良い構造予測」の基準としていましたが、業界専門家は1Å RMSDが実際には必要であると指摘しています。水素結合は有効性のために0.6Å の範囲しかないため、より高精度な予測がなければ重要な相互作用を見落とす危険性があります。PEARLがこの1Å水準を達成したことで、化学者のように試行錯誤できるAIエージェントによる創薬が現実的になってきたとみられます。

   Genesisの内部エージェントシステム「SAPPHIRE」は、構造を推論し、仮説を立て、文献を読み、内部ツールを使用し、次の反復候補を作成できるようになりました。同社はIncyteなどの自動化ラボパートナーシップを持っており、24時間稼働する創薬エージェントが新しい分子を製造・検査する時代が近づいています。