人工知能：創薬の厳しい時代に革命を起こすもの

業界の専門家は、人工知能（AI）の強力なサポートにより、医薬品の研究開発分野は大きな変化の波に見舞われていると述べている。抗体などの高分子に焦点を当てた機械学習と予測アルゴリズムは、新薬の発見を加速し、新薬設計の効率を向上させる新しい時代の到来を告げています。過去、これらの関連性は最も複雑な研究​​分野でしたが、現在では製薬業界とベンチャーキャピタリストのリソースによって、一連の進歩が現実のものになりつつあります。

ここ数年、AI は主に低分子に焦点を当てて医薬品分野で登場し始めています。低分子医薬品は規模は小さいものの、2021年には世界の医薬品売上高の90%を占めると予想されています。 AI は、小分子とターゲット間の相互作用を予測し、その有効性を最適化し、さらには人間の安全性についても予測するために使用できます。

製薬会社が抗体、タンパク質、遺伝子治療、RNA ベースの治療薬などの高分子技術に移行するにつれて、より困難な課題に対処するために AI が使用されるようになりました。 2022年までに、上記の技術は新薬生産の40％に浸透し、バイオ医薬品業界に新たな前進の道を切り開くことを目指しています。腫瘍学を例にとると、2030 年までにこの分野の医薬品収益のほぼ半分が高分子医薬品から得られると予測されています。業界アナリストの予測と合わせると、市場規模は全体で3.2兆米ドルに達し、そのうち80％以上が抗体医薬品となる。では、AI はこのトレンドにどのように貢献するのでしょうか?

AIは高分子創薬の3つの中核的な取り組みに適用されています。有名な学術誌「ネイチャー」に最近掲載された記事では、AI が高分子医薬品の研究をどのように変えるかについての見解が詳しく述べられています。巨大分子の研究には、分子構造の正確な理解、機能の予測、安全な新しい治療法の設計など、費用と時間のかかる課題が数多くあります。

高分子創薬におけるAIの役割

まず第一に、タンパク質の構造を予測することは決して容易ではないということを強調することが重要です。このステップは、建設を開始する前に建物全体の設計図を準備することと考えることができます。 DeepMind が開発した AlphaFold2 (AF2) などのツールに代表される AI テクノロジーは、高精度のタンパク質構造予測の実現において画期的な進歩を遂げるのに役立っています。 AF2 は、アミノ酸配列に基づいてタンパク質の 3 次元 (3D) 構造を予測できる AI システムです。 AF2の予測結果は2021年7月にNature誌に掲載されました。 RoseTTAfold などの他の研究プロジェクトでは、使いやすさ、スケーラビリティ、パフォーマンスを調査することを目指しています。ワシントン大学タンパク質設計研究所によると、RoseTT Afold は、ディープラーニングを使用して限られた情報に基づいてタンパク質の構造を迅速かつ正確に予測するソフトウェア ツールです。このようなアプローチにより、これまで行われていた何年もの研究室での作業が不要になり、単一のタンパク質の構造を決定するサイクルが大幅に短縮される可能性があります。有名な学術誌「サイエンス」に掲載された結果によると、このモデルは高性能ゲーミング PC でわずか 10 分で結果を計算できるとのことです。

さらに、AI は高分子の挙動を予測することもできます。もっと直感的に言えば、AI モデルは鍵と錠前の一致度を予測するようなものです。このような予測は治療薬の迅速なスクリーニングにとって非常に重要であり、薬物分子の結合、相互作用、薬物動態を理解するのに特に適しています。難しい言葉はさておき、AI はディープラーニングやニューラル ネットワークなどの技術を活用して、タンパク質がターゲットに結合する仕組みや抗体が体内を流れる仕組みをより深く理解することができます。サイエンス誌に掲載された記事によると、適切な治療反応を刺激できる新しい化合物を設計することを目的として、より正確なタンパク質構造を生成し、小分子の結合力を高めるためにディープラーニングモデルが使用されている。

AI は、新たな高分子治療薬の開発にも役立ちます。既存データの爆発的な増加により、AI アルゴリズムはタンパク質や抗体などの設計において成果を上げています。 AI モデルが、がんと闘うのに適したタンパク質の設計や、感染症と闘える mRNA 構造の開発に役立つと想像してみてください。ネイチャー誌の最近の記事に記載されているように、このようなアルゴリズムは、新型コロナウイルスなどの病気に対する、より安定した、より安全なmRNAワクチンを設計するために使用されています。

AIが導く新たな未来

バイオテクノロジー分野は活況を呈しており、現在80社を超える企業がAIを活用した高分子医薬品の発見に取り組んでいます。これらの企業のほとんどは過去 5 年間に設立されており、技術の飛躍と資本の支援を受けて業界が急速に成長していることを証明しています。

投資額は特に大きく、2021年の投資総額は39億ドルで、そのうち30億ドル近くがベンチャーキャピタルからの投資です。抗体や生物製剤の発見に特化したAbceleraやAbcyなどの企業は、資金調達とIPOを成功裏に完了しています。バイオ医薬品分野の大手企業は当然ながら後れを取ることを望んでいません。たとえば、ジェネンテックは AI を活用した抗体発見企業である Precious Design を買収しました。イーライリリーはアブセレラと協力して新型コロナウイルスの研究を行っている。

AIは高分子医薬品の発見において大きな可能性を秘めていますが、探索の過程では解決すべき課題も数多くあります。重要なリンクの一部として、AI モデルを研究プロセスに統合し、適切な技術環境を構築し、AI を研究開発プロセス全体の不可欠な部分にする必要があります。これは、新しい技術的手段を生み出すだけでなく、業界を完全に覆し、人命を救い、治療効果を向上させることを容易にすることです。 AI が適切に使用されれば、人類が医療研究の新しい時代を切り開くのに役立つかもしれません。