AI創薬の推進拡大、NVIDIA-Eli Lillyラボとデータ駆動型プラットフォームが加速

NVIDIAとEli Lillyは1月、AI創薬における主要課題に対処するため、初の試みとなるAI共同イノベーションラボを発表した。10億ドルの提携は、人工知能の医薬品研究開発への統合が新たな段階に入ったことを示している。各社はAI駆動型プラットフォームを用いて膨大な生物学的データセットを解析し、実験をより迅速に進め、反復回数を大幅に減らしながら有望な化合物を特定している。

創薬プロセスは数十年にわたり、痛ましいほど非効率的であった。平均すると、臨床試験に値する1つの薬剤を見いだすだけで、約2,500化合物と4年以上を要する。医薬品化学の分野では、現在AIモデルが用いられ、かつては少数の候補設計に要した時間のごく一部で数千の分子候補を生成・評価している。一方、ディープラーニングシステムは、化合物が実験室に入る前の段階でタンパク質構造、結合親和性、毒性リスクを予測できる。

気候変動に起因する疾患の移動、高齢化、そしてCOVID-19から得た厳しい教訓が、次の創薬時代を形作っている。世界保健機関（WHO）は、気候の温暖化により、dengue、Zika、chikungunyaなどのウイルスの分布域が、米国の一部や南欧を含む新たな地域へ拡大していると繰り返し警告してきた。WHO、CDC、各国規制当局のサーベイランスデータは、当局が脅威を警告し、対抗措置が存在するか、あるいは迅速に開発可能かを評価する際、研究の優先順位付けをますます左右している。

科学の内部でも別の転換が進んでおり、単一標的薬から多面的に作用する治療へと移行している。未来は、共通の作用機序を通じて複数の病原体に対応できる多作用型抗ウイルス薬や予防的治療にある。COVID、RSV、influenzaを防御できる単一の経口薬が実現すれば、社会が季節性およびパンデミックのリスクを管理する方法は根本的に変わるだろう。

Insilico MedicineやRecursion Pharmaceuticalsのような企業は、AIプラットフォームを活用して創薬標的を特定し、かつてない速度で候補を臨床試験へ進めている。Modernaは、mRNA設計と製造ワークフローの最適化にAIを使い、開発サイクルを短縮していると公に説明している。AIはまた、適格患者の特定、登録上の課題予測、安全性シグナルの早期検出に用いられるアルゴリズムを通じて臨床試験を変革しているほか、AI駆動型の品質管理システムは製造における大規模な一貫性の確保を支えている。

Recursion Pharmaceuticalsは、業界平均では1つの開発候補を見いだすために42カ月で2,500化合物を合成するのに対し、自社平均は17カ月で330化合物を合成していると述べた。同社によれば、自社の創薬オペレーティングシステムはロボット化されたウェットラボ、ペタバイト規模の生物学的データセット、AIモデルを統合しており、神経細胞およびミクログリア細胞における全ゲノムCRISPRノックアウトマップを構築したという。また、RocheとGenentechがアクセスのために2億1,300万ドルの手数料を支払い、Sanofiは自社の創薬プログラム5件について1億3,400万ドルを支払い、2025年通期売上高は7,470万ドル、5件の臨床プログラムが進行中、提携先からの累計マイルストーン支払いは5億ドル超、さらに2028年までのキャッシュランウェイを有するとした。加えて、Familial Adenomatous Polyposis患者において、最初の臨床的概念実証としてポリープ負荷中央値43%減少を報告した。

Tempus AIは、臨床データおよび分子データの巨大なライブラリーを構築し、それをAI、機械学習、データ分析に活用して精密医療を前進させていると述べた。主な対象領域は腫瘍学、診断、ゲノミクスである。同社によれば、直近12カ月売上高は12億7,000万ドルに達し、年間およそ30%成長している。診断事業がデータエンジンにデータを供給し、データライセンス、AI分析、臨床試験マッチングを通じたインサイトの収益化がこれを支えている。また、受注残は11億ドル超で、直近12カ月純損失は2億4,500万ドルだったとしている。

2030年までに、米国人口の**30%から60%**が55歳超になると、原典で引用された米国国勢調査の推計は示している。一方で、中国と日本ではさらに速いペースで高齢化が進んでいる。高齢患者は服用薬剤数が多く、薬物間相互作用のリスクが高く、治療反応も異なるため、短期・中期・長期の時間軸を織り込んだ創薬開発プログラムへの圧力が高まっている。