AIで薬の開発を効率的に 候補を探し、安全性を予測

長い年月と多額の費用が必要な医薬品開発に、人工知能(AI)技術を応用することで、効率化を目指す動きが広がっています。医薬品の候補となりそうな化合物を探したり、安全性を予測したりする際にAIの力を借ります。自然言語処理AIで医学論文を読み込んで候補物質を探すといった、新しいアプローチも始まっています。

ドイツの医薬・化学大手メルクの創薬責任者によると、同社は「低分子医薬品」と呼ばれる化学合成で作る薬の開発では「すべての創薬プロジェクトでAIを活用している」といいます。同社は現在、多発性硬化症向けなどAIで見つけた2種類の医薬品候補の臨床試験を進めています。

AIで発見した薬剤候補の臨床試験は日本でも進行中です。大日本住友製薬がAI創薬技術を持つ英エクセンシア社と共同開発した強迫性障害向け治療薬の候補です。AIを使うことで「業界平均で4年半を要していた候補物質の探索研究が1年未満で完了できた」(大日本住友製薬)といいます。

新薬の開発では開発初期の段階で有望と見られた候補化合物のうち、製品化にいたるのは数万分の1と極めて確率が低く、開発期間が10年を超えることも珍しくありません。製薬業界では開発の効率化が課題で、その切り札としてAIへの期待が高まっています。

分子サイズが大きい抗体医薬品などでも創薬にAIを使う動きがあります。独メルクや米ファイザーなど医薬4社は21年10月、コンピューター上でたんぱく質を設計する技術を持つイスラエル企業のAION Labsへの出資を決定。「動物実験が不要な抗体医薬開発を目指す」(独メルク)考えです。

日本でも、医薬品開発にAIを応用する新しい技術やアプローチが生まれています。九州大学などの研究グループは21年9月、病気の原因となるたんぱく質の構造を調べなくても、そのアミノ酸配列の情報から治療薬を探すAI技術を開発したと発表しました。この技術を使って、現在緑内障などに使われている薬剤が、新型コロナウイルス感染症の治療に有望な化合物であることを見いだしたとしています。

自然言語処理AIを活用したデータ解析を手がけるFRONTEO(フロンテオ)は、AIに医学論文や化合物データベースを読ませ、候補物質を探す技術を実用化しました。「人の力だけで読むのは不可能な膨大なデータをもとに、バイアスのない評価ができる」(同社)といいます。

アクセリードとの創薬関連事業での提携を発表するフロンテオの守本正宏社長(2021年12月)

製薬企業が同社のシステムを使って開発を進めているほか、同社は21年12月には創薬プラットフォーム事業を手掛けるアクセリード(東京・港)と提携。AIを用いて医薬品開発における候補物質の可能性を評価する共同事業に乗り出しています。

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独メルク・医薬研究統括のジョン・ピーター・ハル氏「