先日ダボスで開催された世界経済フォーラムにおいて、Google DeepMindの最高経営責任者であるデミス・ハサビス（Demis Hassabis）氏は、AIが設計に携わった最初の医薬品が2025年までに臨床試験を開始する可能性があると述べました。ハサビス氏は、DeepMind傘下の医薬品開発会社Isomorphic Labsの責任者でもあります。「私たちの計画では、今年末までにAIが設計したいくつかの医薬品を臨床試験に投入することです」と彼は述べています。
画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney
Isomorphic Labsは2021年以来、機械学習を活用して医薬品開発の加速に取り組んでいます。ハサビス氏は、将来的にはパーソナライズド医療の実現に期待が持てると述べ、AIシステムが短時間で個々の代謝特性に最適化された医薬品を開発できると説明しました。彼は、AIが時間と費用の大幅な削減に繋がる可能性があるため、製薬会社におけるAIへの関心が高まっていることを強調しました。
「ネイチャー・メディシン」誌の記事によると、新薬の開発と承認プロセスには通常12～15年かかり、費用は26億ドルにも上ります。さらに、90％以上の臨床試験が失敗に終わっています。そのため、コスト削減、開発速度の向上、または成功率の向上に繋がる技術は、製薬会社の財務状況に大きな影響を与えるでしょう。
ハサビス氏は、機械学習モデルが医薬品発見プロセスの複数の側面を改善できると指摘しました。彼は、時間とコストの大幅な削減の可能性に期待を寄せています。しかし同時に、プライバシー規制、データ共有ポリシー、データ取得コストなどの要因により、高品質なトレーニングデータの取得には依然として課題があると警告しました。それでも、彼はこれらの課題は克服可能だと考えています。臨床研究機関との連携や合成データの使用により、公共データの不足を補うことができると考えているのです。
しかし、ハサビス氏は、AIが科学研究に利用されることは、科学者が置き換えられることを意味するわけではないと強調しました。彼は、真のイノベーションは依然としてAIでは実現不可能であり、AIは新しい仮説や理論を立てることができないと指摘しました。AIは複雑な数学的予想を解くことができますが、本質的には人間の科学者の知恵と創造性に依存しているのです。
さらに、Nvidiaなどの企業も、医薬品発見におけるAIの応用を積極的に研究しており、Nvidiaは医薬品開発用のBioNeMo機械学習フレームワークをオープンソース化し、複数の製薬会社と協力して研究開発を加速させています。
要点：
💊 AI設計の医薬品は2025年までに臨床試験に入る見込みであり、医薬品開発におけるAIの可能性を示しています。
💰 製薬業界は高コストと低成功率という課題に直面しており、AIはこれらの問題の影響を大幅に軽減する可能性があります。
🔬 ハサビス氏は、AIは科学者の創造的な思考を代替することはできず、真の科学的発見には依然として人間が不可欠であると述べています。
