新薬の登場により、今までは致死率が高かった病気も治療が可能になってきました。
みなさんに身近なインフルエンザでは、2018年3月に新薬「ゾフルーザ」が発売されました。どの治療薬よりもよく効くと評判が良いだけでなく、スピーディな治療が可能なため、多くの医療機関で使われるようになっています。
このように新薬によって、病気に罹患したり、症状が悪化したりするリスクが低減されていると言えます。
そんな製薬業界についに、AIが応用され始めています。
そこでこの記事では、新薬開発の課題や、創薬分野にAIが導入されることでどんな影響があるのかを掘り下げていきます。
目次
創薬の現状
現在、創薬の分野はまだまだ成長段階です。そんな創薬の分野にAIを導入することで、さらなる発展が目指されています。
AIの創薬分野への応用について解説する前に、まずは創薬の現状について知っておく必要があります。
薬はどのような流れで開発され、どんな課題があるのでしょうか。
10年かかる新薬開発までの流れ
医薬品の開発は、以下のような流れで行われます。
このように「ターゲット探索」から「新薬承認」までには、10年以上かかることが当たり前の分野です。実際にリード化合物が最終的に医薬品になる確率は、およそ1/25000以下しかありません。
- ターゲット探索：医薬品の多くは、体内のタンパク質に結合し、そのはたらきを調整する化合物です。ターゲット探索では、そんな医薬が結合の標的とするタンパク質を選定します。
- リード化合物：ターゲット探索で標的としたタンパク質への結合力が強く、新薬を開発するための展開が見込めそうな化合物をリード化合物と呼びます。
新薬開発における課題
新薬開発には、高いリスクだけでなく、さまざまな課題があります。
- 平均1000億円以上の費用がかかること
- 医薬品開発過程のできるだけ早い段階での有効性・毒性の予測がしにくいこと
- 実験動物とヒトとの違いがあるため予期せぬ副作用が出る可能性があること
- AIシステムが誤った決定または予測を行った場合、誰が責任を負うか、誰が安全機能を組み込むのか。特定の仕事が役に立たなくなると経済はAIの出現にどのように反応するのか、など解決すべき倫理的配慮と法的問題が伴う。
など
以上がその課題です。新薬開発は非常にリスクの高いビジネスであると言えるでしょう。
現在の課題を解決するための技術の開発が必要になっています。
創薬にAIを応用
さまざまな課題がある創薬分野ですが、そんな課題を解決するべくAIの導入が始まっています。では、AIがどのように活用され始めているのでしょうか。
AIの進化
AIとは、人間の脳をコンピュータで真似たソフトウェアやシステムのことです。具体的には、人間の使う自然言語を理解したり、論理的な推論を行ったり、経験から学習したりするコンピュータプログラムなどを指します。
最近では、ディープラーニングなどの機械学習の技術が進展しています。AlphaGo(アルファ碁)という強化学習を用いて開発された囲碁AIは世界で活躍するプロ棋士を倒して話題となりました。自動運転やHRテック、チャットボット、マーケティングなどの分野でも応用が進んでいます。
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なぜAIを創薬に応用するのか？
創薬プロセスの初期段階では、成功確率を高めるためにコンピュテーショナルモデリングを利用しています。
コンピュテーショナルモデリングとは、複雑なシステムの動作をシミュレートして、研究を進める手法で、数学や物理学、コンピューターサイエンスを活用する手法のこと。この計算段階でAIを有効活用できます。
また、AIを活用することで、広範なデータ利用ができるようになります。遺伝子情報や治療法のエビデンスなどを活用し、臨床試験の設計や臨床試験対象者に効果が高い方法を作りだすことができます。
このようにさまざまなビッグデータをAIが学習することで、効果や安全性を総合的に考慮した薬剤設計ができるようになります。
AIをどのように創薬に応用するのか？
創薬分野におけるAIの活用方法は以下が挙げられます。
- ターゲットの識別
- 薬物設計
- 薬物開発
- ビッグデータ分析
- 研究リスクの予測
- 患者マッチング
これらの分野でAIが活用できます。
具体的には、化合物の工場からタンパク質の活性を予測したり、活性発言に効果的な部分と効果的でない部分の可視化をしたり、既存の化合物から創薬に適した化合物を提案したりすることができます。
（引用：https://kotobank.jp/word/%E6%B4%BB%E6%80%A7-464370）
創薬分野でAIに取り組んでいる企業例
創薬分野でAIに取り組んでいる企業にはどんな企業があるのでしょうか。
ライフインテリジェンスコンソーシアム（LINK）
日本の創薬の競争力を高めるため、企業や研究組織が集まり、2016年に組織されたのがライフインテリジェンスコンソーシアム（LINK）です。LINKの活動の一環として、ディープラーニングを用いた学習モデル「GCN」を開発し、創薬のさまざまな分野において応用が進んでいます。
株式会社エクサウィザーズ
株式会社エクサウィザーズは、創薬に関する知識と開発経験が豊富なAIエンジニアが現場での利用を目的とした創薬支援サービスを提供しています。
共同研究型のプロジェクトはもちろん、AI機能を実装したソフトウェアやアプリケーションの開発や提供を行っています。
株式会社MOLCURE
株式会社MOLCUREは抗体/ペプチド医薬品候補を効率的かつ高精度で探索できるサービスです。
標的物質に結合した候補サンプルからNGSを用いて、抗体/ペプチドDNAを網羅的に抽出・解析することで、従来の1/2程度の時間で10倍以上の数の医薬品候補を効率的かつ精度高く探索できます。
AIが創薬に及ぼす影響
AIを使えば、分子設計などさまざまな部分の高低を自動化できるので、医薬品開発をスピードアップすることができます。今まで10年以上かかるとされてきた開発期間は4年短縮できることが予想されています。
医薬品の開発の速度があがれば、開発費を抑えられます。業界全体では、1.2兆円の削減ができるんです。これは1品目あたり、600億円の削減になります。
また、AIの創薬分野の導入が進めば、プレシジョンメディシンの実現も可能になるかもしれません。
プレシジョンメディシンとは、それぞれの人の遺伝子などを詳しく分析して、その結果に最適な薬を処方することです。「精密医療」と訳されます。個々人にあった薬を処方する上で、AIの力は大いに発揮されるでしょう。
まとめ
現在、創薬分野には時間や費用が莫大にかかる、新薬の予測ができないなどの課題が多くあります。
そのソリューションとして、AIが応用され始めているのです。
AIを活用することで、課題を解決できるだけでなく個人にあった薬を提案することもできます。
今後もさらなる展開を遂げるAIに目が離せません。
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[参考URL] “医療用医薬品 : ゾフルーザ”.KEGG MEDICUS.https://www.kegg.jp/medicus-bin/japic_med?japic_code=00067755, (参照 2019-10-25)
大学では社会福祉学を専攻していたが、「AI時代に、僕たちはどう生きるか」を研究するために休学。
現在はAINOWのほか、スタートアップ企業のためのインタビューメディア「Startup Times」
でも執筆中。
