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AI ファーストの創薬: ロボットは科学者が新しい医薬品を発見するのを助けることができますか?

製薬会社は、新薬や治療法を迅速に開発するために独自の AI プラットフォームを作成しています。

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クォンタムラン・フォーサイト
2022 年 8 月 22 日

洞察の要約

従来の医薬品開発におけるコストと失敗率の高さにより、製薬企業は研究効率を高め、コストを削減するために人工知能（AI）技術への投資を迫られています。 AI は、新薬標的を迅速に特定し、個別化された治療を可能にすることで業界を変革しています。この AI への移行は、化学者の職務要件の変更から AI の知的財産権に関する議論のきっかけに至るまで、製薬業界の状況を再構築しています。

AI ファーストの創薬コンテキスト

典型的な医薬品開発プロジェクトの費用は 2.6 億米ドルです。 9 の候補療法のうち 10 つは規制当局の承認に達していないため、科学者にとってプレッシャーは高いものです。その結果、製薬会社は 2020 年代に AI プラットフォームに積極的に投資して、コストを削減しながら研究の有効性を高めています。

創薬では、機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、コンピュータービジョンなど、さまざまな AI テクノロジが使用されています。 ML は、科学文献、臨床試験、患者記録など、さまざまなソースからのデータを分析します。この情報を使用して、新しい薬物標的を示唆したり、より効果的な治療法の開発につながる可能性のあるパターンを特定できます。言語ベースの予測モデルである NLP を利用して、科学文献からデータをマイニングします。これにより、既存の医薬品を開発できる新しい方法を明らかにすることができます。最後に、コンピュータービジョンは、細胞や組織の画像を分析し、病気に関連する変化を特定できます。

AI を使用して新薬を開発している製薬会社の例として、ファイザー社があります。ファイザー社は、免疫腫瘍学の医薬品を広範囲に研究できる ML システムである IBM Watson を利用しています。一方、フランスを拠点とするサノフィは、英国のスタートアップ Exscientia と提携して、代謝性疾患の治療法を探すための AI プラットフォームを作成しました。スイスの会社である Roche の子会社である Genentech は、米国に拠点を置く GNS Healthcare の AI システムを利用して、がん治療の検索をリードしています。中国では、バイオテクノロジーの新興企業 Meta Pharmaceuticals が、AI を使用した自己免疫疾患の治療法を開発するための 15 万米ドルのシード資金を確保しました。同社は、別の AI 支援型創薬企業である Xtalpi によって育成されました。

破壊的な影響

おそらく、AI ファースト創薬の最も実際的な応用は、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の最初の治療薬であるレムデシビルと呼ばれる抗ウイルス薬の開発でした。この薬は当初、カリフォルニア州のバイオテクノロジー企業ギリアド・サイエンシズの研究者らによって、AIを利用したウイルスの治療法として考えられると特定された。同社はアルゴリズムを使用して、公的に入手可能なすべての DNA 配列に関する情報を含む GenBank データベースのデータを分析しました。

このアルゴリズムにより 19 つの候補が特定され、ギリアドサイエンシズはそれらを合成し、実験用シャーレ内で新型コロナウイルスに対してテストしました。両候補ともウイルスに対して有効であることが判明した。これらの候補のうちの XNUMX つが、さらなる開発と動物と人間でのテストのために選択されました。レムデシビルは最終的に安全で有効であることが判明し、米国食品医薬品局（FDA）によって使用が承認されました。

それ以来、企業や組織は協力して、AI システムを使用したさらなる新型コロナウイルス感染症の治療法を見つけてきました。 19 年、2021 社が団結して IMPECCABLE (Integrated Modeling PipelineE for COVID Cure by Assessing Better Leads) を設立しました。これらの組織には、ラトガース大学、ユニバーシティカレッジロンドン、米国エネルギー省、ライプニッツスーパーコンピューティングセンター、NVIDIA Corporation が含まれます。

このプロジェクトは AI シミュレーションパイプラインであり、現在の方法より 19 倍の速さで潜在的な新型コロナウイルス感染症治療薬候補のスクリーニングを高速化することを約束します。 IMPECCABLE は、さまざまなデータ処理、物理ベースのモデリングとシミュレーション、ML テクノロジーを組み合わせて、データのパターンを使用して予測モデルを構築する AI を作成します。科学者が慎重に考え、知識に基づいて分子を開発する必要がある一般的な方法とは異なり、このパイプラインを使用すると、研究者は膨大な数の化学物質を自動的にスクリーニングできるため、可能性の高い候補を見つける確率が劇的に高まります。

AI ファーストの創薬の意味

AI ファーストの創薬手法が業界で採用されることのより広い意味には、次のようなものがあります。

AI プラットフォームは、これまでキャリアの浅い化学者が担っていたタスクを引き受けるため、これらの専門家は新しいスキルを習得したり、キャリアパスを変更したりする必要があります。
大手製薬会社は、広範な遺伝子、疾患、治療データを精査するためにロボット科学者を雇用し、治療法開発を加速しています。
AI支援による創薬を目的としたバイオテクノロジーの新興企業と既存の製薬会社との提携が急増し、医療機関からのさらなる投資を集めている。
独特の生物学的特徴を持つ個人、特にまれな自己免疫疾患を持つ個人に合わせた医療治療の促進。
創薬におけるAIの知的財産権と、製薬分野におけるAI関連の誤りに対する説明責任に関する規制上の議論が強化された。
医療業界は医薬品開発の大幅なコスト削減を経験しており、消費者にとってより手頃な価格の医薬品価格が可能になっています。
製薬業界の雇用動向は変化しており、従来の製薬知識よりもデータサイエンスと AI の専門知識が重視されています。
特に発展途上国における創薬プロセスの迅速化と効率化により、世界的な健康成果が向上する可能性。
政府は、AI によって発見された医薬品への公平なアクセスを確保し、独占を防止し、より広範な健康上の利益を促進するための政策を制定する可能性があります。
AI を活用した創薬により、リソースを大量に消費する実験室での実験や治験の必要性が減り、環境への影響が軽減されます。