AIが創薬、臨床試験、規制プロセスを変革へ

人工知能（AI）は、創薬、臨床試験、そして規制プロセスを変革し、バイオテクノロジーにおける新たな科学革命の到来を告げようとしている。AI駆動型ツールは創薬を加速し、研究期間を短縮し、研究プロセスをより費用対効果の高いものにすることで、手頃な医療提供体制の強化に寄与する。

AIは、研究開発（R&D）全体にわたり、科学の進め方そのものを根本から変えつつある。Amgenの最高科学責任者（CSO）兼グローバル研究担当シニア・バイスプレジデントは、BioAsia 2026サミットで次のように述べた。「科学は、私たちの理解や働き方を揺るがす基盤技術によって変化します。AIは今、当業界でそのようなモデル革命を推進しています」

AIは、分子発見の最初期段階から臨床開発に至るまで活用されている。同社は、先進的なスーパーコンピューティングシステムを含む計算基盤に投資し、実験室データや生物学的画像を大規模に解析している。AIツールはパターンの特定、結果予測、意思決定の迅速化を支援し、創薬開発および臨床試験を加速させる。

数十万人規模の個人をカバーする大規模ゲノムデータセットは現在、機械学習モデルを用いて解析され、疾患原因となる変異の同定に役立てられている。幹部は「AIにより、これまで実現不可能だった数百万の変異を計算上でテストできます」と述べた。AIモデルは、がん研究において有害な変異と偶発的な遺伝的変動とを識別できるよう学習された。

ディープラーニングは、特定の細胞タイプで遺伝子発現を制御できるDNA配列の設計にも応用されている。AIが設計した生物学的配列は、実験室での実験において、場合によっては天然の配列を上回る性能を示した。これは、複雑な生物学的ルールを効率的で機能的な設計へと抽出する「情報圧縮」の一形態として説明された。

製造分野では、AIが複数の変数を同時にモデル化することで、生産プロセスの最適化と効率向上に貢献している。AIを自動化、大規模生物学データ、共同研究と統合することにより、治療イノベーションのスピードは加速している。幹部は「創薬にこれほど良い時代はありません。AIが医療の未来を再構築しています」と語った。

この幹部はまた、従来の実験的スクリーニングを行わずに、計算モデルが標的配列から直接、治療用抗体候補を生成できる「ゼロショット抗体設計（zero-shot antibody design）」という野心についても言及した。

インドAI Impact Summit 2026の開催中、Union Health and Family Welfare Minister JP Naddaは、2つの先駆的なデジタルヘルス施策であるSAHI（Secure AI for Health Initiative）とBODH（Benchmarking Open Data Platform for Health AI）の立ち上げに際し、「AIは単独で機能するのではなく、強固なデジタル基盤と高品質なデータによって力を発揮します」と述べた。今回のローンチは、インドの医療エコシステムにおける人工知能の安全で倫理的、かつエビデンスに基づく導入を前進させる重要な節目となる。

インドは、製薬およびライフサイエンス領域におけるAIの変革的可能性を早期に認識し、約10年前からデジタル基盤整備を進めてきた。2015年、政府はインドをデジタルに力づけられた社会へと変革するため、Digital India programmeを開始した。プラットフォーム間で相互運用可能なシステムが実現され、データのプライバシーとセキュリティを確保しつつ、市民に力を与える大規模な同意ベースのヘルスデータ枠組みが整備されつつある。