七つの企業、AIを使って新薬を開発
創薬は複雑なビジネスだ。医薬化学者の多くは養成に10年近くを費やしており、治療効果を持つ可能性のあるすべての分子を、地道に合成しなければならない。その後、これらの化合物が病気の細胞モデルに対して統計的に有意な影響を与えるかどうかを確かめるため、細胞で試験する必要がある。
その後、「候補薬」は動物実験にかけられ、臨床試験という重要な段階にわずかでも近づく。潜在的な候補薬のうち、人での試験にまで進むのは1000分の1に過ぎない。プロセス全体には平均12年かかり、その間に実験段階の薬は研究室を出発し、あなたの家の薬箱に届く。これには最大20億ドルの費用と、無数の失敗が伴う。
人工知能と機械学習は、この非効率に終止符を打つと期待されている。2020年には、AIを創薬に活用する分野への投資が、AI全体の民間投資の最大の割合を占め、138億ドル超に達した。創薬はすでに費用のかかる事業であり、製薬業界のあらゆる企業には、あらゆる可能な支援が必要だ。
がんやその他の重大な human 疾患の治療薬を見つけるために、AIの能力を活用している7社を紹介する。
Roivant Sciences
2014年に設立されたニューヨークの企業は、19億ドルという巨額の資金を集めた。同社は子会社を設立する（その名前はいずれも「vant」で終わる）ことで、後期段階の「候補薬」の開発を加速させている。現在、Roivantの子会社は40種類以上の医薬品を開発している。
2021年2月、同社は創薬のための計算能力を拡大するため、Silicon Therapeutics を買収した。Siliconは物理学の原理に基づく創薬・開発アプローチを掲げている。その戦略は、物理学の第一原理を用いて、「候補薬」が何らかの生物学的作用を示すかどうかを判定することにある。
Insitro
2018年に設立された創薬・開発の企業は、Andreessen Horowitzやカナダの年金基金の投資部門から投資を受けている。Insitroはスタンフォード大学のコンピュータサイエンス教授ダフネ・コラーによって設立された。同博士と彼女のチームは、計算生物学と機械学習の間のギャップを埋める際に生じる課題の一つ、すなわちデータの問題に取り組んでいる。
既存の生物学的データは限られているか、機械が読み取るには品質が低すぎる。同社は幹細胞研究から集めた実験データのパイプラインを構築し、実際の生物学的システムに基づく膨大なデータセット群を作り出している。このデータバンクを用いて、Insitroは機械学習により、健康な細胞と病気の細胞が人体内でどのように振る舞うか、そして潜在的な候補薬が病気のシステムのシミュレーションモデルに投与された場合に何が起こるかを予測する。
XtalPi
ケンブリッジを拠点とする企業は、2014年にマサチューセッツ工科大学の量子物理学者によって設立され、以来、Sequoia Capital ChinaやGoogleなどから7億8000万ドル超の投資を集めている。
XtalPiは、量子力学と固体結晶学の原理を用いて、低分子の「候補薬」の結晶構造や特性を予測する機械学習プラットフォーム、Intelligence Digital Drug Discovery and Developmentを開発した。2018年、同社はファイザーと提携し、人工知能に基づくプラットフォームを構築し始めた。
AbSci
2011年にワシントンで設立されたバイオエンジニアリングのスタートアップは、タンパク質プリンティング・プラットフォームの技術を開発している。これは2つの部分から成る。SoluProは、遺伝子組み換え細菌からタンパク質ベースの潜在的な医薬品を生み出す合成生物学プラットフォームであり、SoluPureは、標的細胞を迅速に抽出して精製する精製プラットフォームである。
このプラットフォームは、新しい候補薬の製造と検証を支援するためにAIに依存している。2021年1月、同社はデータ処理技術の開発を続けるために、機械学習プラットフォームDevonium Engineを買収した。AbSciは前臨床段階の期間短縮を可能にし、さらに10日間でCOVID-19抗体の細胞株を開発した。
Exscientia
2012年に設立された製薬スタートアップは、Bristol-Myers Squibb、Evotec、ビル&メリンダ・ゲイツ財団などから、合計で約1億5000万ドルの投資をすでに集めている。同社は、機械学習の手法を用いて潜在的な医薬品を探索する、AIを活用したCentaur Chemist設計プラットフォームを開発した。
このAIプラットフォームは、人間の化学者による従来の創薬で用いられる限られた可能なアプローチを学習し、反復を重ねるごとに改良されていく。AIと人間の共同作業により、候補薬が第1相に到達するまでの平均時間は、5年から12か月に短縮された。
同社は最近、体自身の免疫系を用いてがんを治療する、AIによって創出された最初の分子が、人での臨床試験に入ると発表した。
PostEra
2019年に設立された企業は、医薬化学と機械学習の分野の間で活動している。現在、このスタートアップはファイザーと提携し、創薬のための機械学習を発展させている。PostEraのプラットフォームは、医薬化学者や有機化学者が候補薬を合成する際に用いる設計戦略と化学合成のルールに基づいている。ファイザーは、このプラットフォームを動かすための膨大なデータセットをスタートアップに提供する計画だ。
Brightseed
2017年に設立されたバイオテクノロジーのスタートアップは、自然界から健康に有益な新しい分子を発見する研究に取り組んでいる。同社は、食べられる植物や食品の世界を調べ、人の健康に影響を与える天然化合物を探すAI研究プラットフォームForagerを開発した。フィトニュートリエントとして知られるこれらの化合物の多くは、食品の機能性成分として使われているが、健康への影響はいまだ十分に解明されていない。
現在までに、Brightseedは70万種類以上の生理活性化合物を分析し、肥満に関連する臓器の脂肪性疾患を管理することで肝臓の健康を支えると考えられる天然食品成分を一つ発見した。Foragerは、既知の食品添加物のセットを拡張するために用いられる予定だ。
