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新たな想像力が生み出す産業「AI製薬」

2024-08-17

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『中国経済週刊』記者孫暁夢
人工知能テクノロジーが何千もの業界にとって新たな想像力と将来の可能性を生み出すための強力なツールとなるにつれ、バイオ医薬品業界も AI によって変化しつつあります。
近年、製薬分野における人工知能の応用が広く注目を集めており、創薬・開発プロセスを一変させる可能性があると考えられ、資本市場にブームを巻き起こしています。市場は2024年上半期に順調に回復した。世界では69件のAI医薬品融資があり、投資額は33億3600万米ドルで、中国では22件のAI医薬品融資があり、融資額は18億9000万元だった。
現在、世界のAI製薬分野には、Google、Microsoft、Amazonなどのテクノロジー大手が参入する一方、大手製薬会社であるファイザー、ジョンソン・エンド・ジョンソン、アストラゼネカ、メルクも関連する研究開発分野を積極的に展開している。 。現在、中国にはAI製薬会社が100社以上ある。
巨大企業の好意、急増する資本、活況な起業家精神…AI製薬の魅力とは?チャンスはどこにあるのでしょうか?幾何学チャレンジ?
AI医薬品の「これまでと今」
伝統的な製薬分野には非常に有名な「ダブルテンの法則」があります。これは、研究開発費が10億ドル、研究開発サイクルが10年であるというものです。最新のデータによると、革新的な医薬品の世界平均研究開発費は約 26 億米ドルで、研究開発サイクルは 10.5 年です。製薬会社は多額の投資を行う一方で、新薬が臨床試験段階で失敗する可能性がある高いリスクにも直面しています。
新薬開発は複雑で時間のかかるプロセスであり、通常はいくつかの主要な段階に分かれています。創薬段階には、次のステップが含まれます。まず、潜在的な薬剤ターゲットとして疾患に関連する生体分子または経路を特定するターゲットの確認です。次に、自動技術を使用して、数千から数百万の化合物をスクリーニングして、候補薬剤を見つけます。 3 番目は、リード化合物の最適化であり、最初にスクリーニングされた化合物を最適化して、その活性、選択性、薬物特性を改善します。
創薬の後は、前臨床研究、臨床研究、規制当局の承認、新薬の市販後調査が行われます。 AI は創薬段階に参加し、帰納的推論を通じて医薬品開発を最適化し、コンピューティング能力を使用してリード化合物のスクリーニングと最適化を加速できます。 AI は後処理でも役割を果たすことができます。
現在、AIツールは創薬段階で一定の成果を上げている。たとえば、Google の DeepMind の AlphaFold ツールは、タンパク質の三次元構造を予測することで創薬の効率を大幅に向上させます。深層学習アルゴリズムを使用して、分子生物学の分野にブレークスルーをもたらします。
さらに、Insilico Medicine などの企業も AI テクノロジーを使用して新しい薬の分子を生成し、臨床試験への参加に成功しました。 AI には薬剤のスクリーニングと最適化において潜在的な可能性があり、トレーニング モデルを通じて創薬プロセスを大幅に短縮し、スクリーニングの成功率を向上させることができることが実際に証明されています。
現在、多くのテクノロジー大手はAI医薬品の分野に楽観的であり、これらの投資は技術開発を促進するだけでなく、実際の医薬品開発へのAI技術の応用も促進します。たとえば、ファイザーとIBM Watson Healthは、がん治療におけるAIの応用を検討するために協力しています。
AI 医薬品分野には、テクノロジー大手、新興企業、大手製薬会社の 3 つの主なタイプの企業が存在します。同社の事業は、主にAI+バイオテクノロジー(AIを活用して革新的な医薬品を独自に開発する)、AI+CRO(AIを活用してリード化合物や前臨床候補化合物を顧客に提供する)、AI+SaaS(AIツールの提供のみ)といった産業チェーンごとに分かれている。 )。
中国のAI製薬業界はすでに計画を策定している
2022年1月、工業情報化部など9部門が共同で発表した「第14次製薬産業発展5カ年計画」では、人工知能、クラウドコンピューティング、ビッグデータの応用を模索する必要があると言及された。研究開発分野におけるその他のテクノロジーは、生物学的データマイニング分析とシミュレーション計算により、新しい標的や新薬の発見の効率を向上させます。
7月30日、上海市政府は「バイオ医薬品産業チェーン全体の革新的発展の支援に関する上海市人民政府総弁公室のいくつかの意見」(以下「意見」という)を発表した。医薬品の研究開発を強化し、コホート研究データのオープン共有メカニズムを確立し、高品質のコーパスと産業データセットを作成し、医療および医療保険データリソースの共同利用メカニズムを改善するために、人工知能技術をサポートする必要があると述べられています。 。
今回上海市が発表した「意見書」は、基礎研究、新薬研究開発、医療サービスなどにおける人工知能技術の役割に焦点を当てている。
上海市は、早ければ2021年10月にも「張江AI新薬研究開発同盟」を設立した。この同盟は、上海マテリアメディカ研究所、中国科学院、浙江大学上海高等研究所、メディシロン、インシリコ・インテリジェンスによって設立され、開始された。 、上海ハンセンなどの部門を含む張江集団、京台科技など計15社が共同設立した。
今年6月13日、京泰科技は香港証券取引所に上場した。同社は「中国初のAI医薬品株」とみなされているだけでなく、18Cルールに基づいて上場された初のハードテクノロジー企業でもある。 2022 年には、世界で最も収益の高いバイオテクノロジー企業 20 社のうち 16 社が同社の顧客となります。
ここ数年、国内の AI 医薬品投資はジェットコースターのような状況を経験しました。今年上半期、業界は金融市場で勢いを増した。しかし、活発な外観の下では、中国の AI 製薬会社はまだ開発の初期段階にあり、ほとんどの製薬会社はまだ資本市場の初期段階にあることに注意することが重要です。さらに、多くの投資家はAI医薬品分野に対して様子見の考え方を持っています。
AI医薬品のチャンスと課題
AI医薬品は大きな可能性を示していますが、依然として多くの課題に直面しています。 1 つ目は、データの品質と複雑さの問題です。医薬品開発には大量の高品質のデータが必要ですが、現在のデータ品質のボトルネックにより、AI のさらなる役割が制限されています。
さらに、AI 医薬品の応用がますます普及するにつれて、関連する規制や倫理の問題がますます重要になります。 2023年、米国食品医薬品局(FDA)は創薬におけるAIの適用に関するガイダンスを発行し、リスク管理と規制基準の重要性を強調した。
一方で、ビジネスモデルや産業生態の観点から見ると、新規参入したテクノロジー企業は資金力が強いものの、この路線では依然として大手製薬企業が強い。多くのスタートアップ企業も好調な業績を上げている。
AIは優れた面もありますが、技術成果の変革には依然として障害があります。これまでのところ、完全に AI によって開発された新薬は市場投入に成功していません。これは、AI技術そのものがまだ発展途上にある一方で、前述したように医薬品の研究開発は非常に複雑であり、たとえ創薬段階が完了したとしても、その実現には依然として大きな不確実性が残されているからである。その後の手順。
技術の継続的な進歩と継続的な設備投資により、AI医薬品は将来的にさらなる飛躍的進歩を達成する可能性があると予測されますが、データ管理、ビジネスモデルの適応、規制と倫理、技術的限界など、依然として多くの課題に直面する必要があります。 。
AI医薬品は「次の未来」かもしれないが、その道のりは長い。
(この記事は『中国経済週報』2024年15号に掲載されたものです)
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