創薬AI、CDD VaultとNovartisがデータ基盤の整備を促す

この記事は、Emerjが公開したCDD Vaultのスポンサードコンテンツで、創薬においてAIを孤立した試験運用から組織全体への導入へ移す方法についての一連の対話を報じている。まず問題の規模を示す。National Academiesのワークショップ記録によれば、単一のFDA承認療法の開発には通常10〜15年かかり、JAMAに掲載された研究によれば、開発に進んだ創薬候補の約9割が患者に届く前に失敗する。そのコストと遅延の多くは研究データの管理方法に起因し、創薬データは複数のプラットフォーム、形式、組織に分散している。

ゲストは、CDD VaultのCEO兼社長Barry Bunin氏、Novartisのデータサイエンス・AI部門ディレクターXiong Liu氏、CDD VaultのアプリケーションサイエンティストMitchell Buckley氏で、それぞれ異なる視点から同じ摩擦を描く。Buckley氏は断片化したデータサイロを最初の障害、不十分なアノテーションを第2の障害とする。Bunin氏は実験科学者と計算科学者の分断を挙げ、不信と誇大宣伝の歴史を語る。Liu氏は問題を企業全体に広げ、どのデータセットを誰が所有するかでチームが対立していると述べる。提案される解決策は一貫している。Liu氏は基盤を一度構築し、単一細胞オミクスなどのデータ型向けの共通セマンティック層を備えて導入によって拡大することを提案する。Buckley氏はデータセットがモデルに入る前の関門としてメタデータ標準を扱うことを述べる。Bunin氏は、部門やパートナーが一つとして働けるよう、信頼できる唯一の情報源を中心に据えることを述べる。

後のセクションではガバナンスを扱い、Liu氏はこれをリスクとITのガバナンス、および科学・機能のガバナンスに分ける。提案は技術層だけを示して価値の規模感を示さないため停滞することが多いと同氏は指摘する。Buckley氏は持続的な価値を基盤データとモデルへの信頼に結びつけ、Bunin氏はその信頼を部門や外部パートナーをつなぐリーダーシップの行動に見いだす。ゲストの整理によれば、結果は組織が2つのガバナンスの問いを切り分けて扱い、各分野が互いの入力を信頼する文化的な取り組みと組み合わせられるかにかかっている。これは技術的な課題であると同時に組織的な試練であり、レガシーインフラの少ない初期段階のバイオテックよりも、大規模な既存企業にとって難しい可能性がある。