現在、新薬の開発には平均で 10 年以上と数十億ドル以上の費用がかかります。 ビジョンは、AI を使用して創薬をより迅速かつ安価にすることです。 潜在的な薬物が体内でどのように作用するかを予測し、デッドエンドの化合物をコンピューターから排出される前に破棄することで、機械学習モデルは骨の折れるラボ作業の必要性を減らすことができます。
カリフォルニアに本拠を置く製薬会社 Verseon の CEO である Adityo Prakash は、常に新薬の必要性があると述べています。 」
現在、新しい研究所が世界中に建設されています。 昨年、Exscientia はウィーンに新しい研究センターを開設しました。 2 月には、香港に本拠を置く創薬企業である Insilico Medicine が、アブダビに大規模な新しい研究所を開設しました。 全体として、AI の支援を受けて開発された約 20 の医薬品 (およびその数) が現在、臨床試験中または臨床試験に入っています。
「誰かがあなたに、どの薬物分子が腸を通過できるかを完全に予測できると言ったら…彼らはおそらく火星であなたを売る土地も持っているでしょう。」
Verseon の CEO である Adityo Prakash 氏は次のように述べています。
製薬業界での自動化の増加により、優れた機械学習モデルをトレーニングするのに十分な化学的および生物学的データが生成され始めたため、活動と投資が増加していると、バンクーバーに拠点を置く会社 Absci の創設者兼 CEO である Sean McClain は説明しています。ワシントンは、AI を使用して何十億もの潜在的な医薬品設計を検索しています。 「今がその時です」と McClain は言います。 「今後 5 年間で、この業界に大きな変革が起こるでしょう。」
しかし、AI による創薬はまだ始まったばかりです。 Prakash 氏は、多くの AI 企業が裏付けの取れない主張をしている、と述べています。おそらく火星にもあなたを売る土地があるでしょう。」
また、この技術は万能薬ではありません。ラボでの細胞や組織の実験と、開発プロセスの最も時間と費用がかかる部分であるヒトでのテストを完全に除外することはできません。 「多くの時間を節約できています。 マサチューセッツ州ケンブリッジにあるスタートアップ インキュベーター、Flagship Pioneering の一部である Pioneering Medicines の最高科学責任者である Luisa Salter-Cid は、次のように述べています。 「しかし、最終的な検証はラボで行う必要があります。」 それでも、AI はすでに医薬品の製造方法を変えています。 AI の助けを借りて設計された最初の医薬品が市場に出るまでにはまだ数年かかる可能性がありますが、この技術は、医薬品設計の初期段階から最終的な承認プロセスまで、製薬業界を揺るがすように設定されています。
新薬をゼロから開発するための基本的な手順は、それほど変わっていません。 まず、タンパク質など、薬物が相互作用する体内の標的を選択します。 次に、その機能を変更したり、シャットダウンしたりするなど、そのターゲットに対して何かを行う分子を設計します。 次に、実験室でその分子を作成し、それが実際に設計どおりに機能することを確認します (それ以外は何もしません)。 そして最後に、それが安全で効果的かどうかを確認するために、人間でテストします.
何十年もの間、化学者は目的の標的のサンプルを実験室の多くの小さなコンパートメントに入れ、さまざまな分子を加え、反応を観察することにより、候補薬をスクリーニングしてきました。 次に、このプロセスを何度も繰り返して、候補薬物分子の構造を調整し、この原子を別の原子に交換します。 自動化によって速度は向上しましたが、試行錯誤のコア プロセスは避けられません。