Ai 医療ネクストステップ医薬品の研究開発

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AI 医療: 医薬品研究開発の次のステップ

まもなく、私たちは人工知能システムによって設計された薬を服用するようになります。

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クォンタムラン・フォーサイト
2022 年 4 月 21 日

洞察の要約

製薬研究に人工知能 (AI) を組み込むことで、隠された分子の発見から、より標的を絞った治療法の開発の加速まで、ヘルスケアへの取り組み方が変革されています。この提携により、製薬業界内のビジネスモデル、労働需要、政府規制、さらには環境への配慮さえも再構築されています。より効率的で個別化された医療を約束する一方で、倫理的課題に対する思慮深いアプローチも必要とします。

AI 医療のコンテキスト

製薬会社は、ますます人工知能 (AI) システムを使用して、新しい治療法や医薬品を開発しています。英国の新興企業である Exscientia と日本の製薬会社である大日本住友製薬は、数千の潜在的な化合物をふるいにかけるアルゴリズムを使用して、人間での臨床試験が間もなく行われる医薬品を開発しました。（この薬は強迫性障害を治療するためのものです。）

Exscientia と大日本住友商事のパートナーシップは、製薬会社と AI スタートアップが提携して機械学習を活用し、人間が認識するには微妙または複雑すぎる可能性のあるパターンを発見する一例です。さらに、AI を使用して、医薬品に望ましい特性を生み出す可能性のある化合物内の小さな分子の反応と挙動を予測できます。たとえば、AI を活用して新薬を発見する企業である Iktos は、製薬大手ファイザーと協力して、その技術を多数の低分子発見プログラムに適用しています。

もう XNUMX つの例は、AstraZeneca と BenevolentAI のパートナーシップです。両社は、慢性腎臓病と特発性肺線維症 (深刻な肺疾患) の新薬を発見するために協力しています。ドイツのバイオテクノロジー企業である Evotec も Exscientia と提携しています。 Evotec は、Exscientia と提携して作成された新しい抗がん分子の第 XNUMX 相臨床試験を発表しました。

破壊的な影響

製薬会社と AI スタートアップ企業の協力は、発見プロセスを加速するだけでなく、これまで科学者から隠されていた分子を明らかにすることにもつながります。これらの新しい洞察は、病気をより深いレベルで理解し、治療または治癒する方法を見つけるための扉を開く可能性があります。これは個人にとっては、より的を絞った効果的な治療の可能性を意味し、企業にとっては、より効率的な研究開発プロセスにつながります。

医薬品開発の加速は、この分野における AI の影響の重要な側面です。アルゴリズムには、潜在的な化合物に関する膨大な量のデータをふるいにかけ、科学者チームがかかる時間よりもわずかな時間でパラメータの既存のデータベースと照らし合わせて分析する機能があります。注目すべき例の 12 つである Exscientia 試験では、通常であれば承認までに約 XNUMX 年かかる医薬品が、わずか XNUMX か月で試験の準備が整いました。政府は、より効果的な治療法をより迅速に国民に提供することで、このスピードの向上から恩恵を受け、公衆衛生全体を強化することができます。

ただし、AI による医薬品の急速な開発には、対処すべき課題も存在します。アルゴリズムにおけるバイアスの可能性などの倫理的考慮事項を注意深く監視する必要がある場合があります。さらに、医薬品開発における AI への依存は、製薬業界で必要とされるスキルや専門知識の変化につながる可能性があります。教育機関は、AI が中心的な役割を果たす状況に将来の科学者を備えるために、カリキュラムを適応させる必要があるかもしれません。

AI を活用した製薬研究の影響

AI を利用した製薬研究のより広範な影響には、次のものが含まれる可能性があります。

製薬企業と AI 企業の連携が強化され、難治性疾患や以前は不治の病だった疾患の治療に対するよりダイナミックなアプローチが可能になります。
創薬および製造プロセスが加速され、その結果、新たな健康危機へのより迅速な対応が可能になり、希少疾患や顧みられない疾患に対処できるようになります。
より効果的でより標的を絞った薬剤の開発により、個人の遺伝子プロファイルや特定の健康状態に対応できる個別化医療が可能になります。
データ駆動型のアプローチと AI 統合に焦点を当てた製薬業界のビジネスモデルの変化。これが新たな投資機会と市場動向につながる可能性があります。
製薬業界における労働需要の変化により、データサイエンスとAIを中心とした新しいスキルセットが必要となり、従来の研究職の雇用機会に影響を与える可能性があります。
政府は、医薬品開発における AI の倫理的使用を確保するために規制の枠組みを適応させ、迅速なイノベーションの必要性と患者の安全性およびデータプライバシーのバランスをとっています。
市場に流通する医薬品の成功率が高まる可能性があり、より多くの治療選択肢が提供され、消費者の医療費が削減される可能性があります。
より効率的な研究プロセスにより、試行錯誤による無駄が削減され、より持続可能な医薬品生産が実現します。
医薬品開発における AI の統合は、国境を越えた複雑な法的および倫理的考慮事項につながる可能性があるため、世界的な知的財産権および貿易協定における潜在的な課題。