AIは本当に創薬の期間を50%短縮できるのか
製薬大手AstraZenecaは、AIを活用してバイオ医薬品を設計し、研究開発サイクルを数年単位で短縮している。この技術により、これまで「創薬困難(undruggable)」とされていた標的の治療が可能になりつつある。
アストラゼネカは、バイオ医薬品の設計を最適化するために機械学習を適用し、10年以上の開発プロセスから計算による構築・測定・学習のループに移行している。この技術により、研究者は膨大な分子の組み合わせを計算でフィルタリングし、効力と安定性について最も高い予測成功率を持つ候補にのみ実験室のリソースを集中させることができる。この機能により、複数の病気のターゲットを同時に攻撃できる複雑で多特異的な医薬品の作成が可能になる。 マッキンゼーは、生成AIが発見のタイムラインを50％カットできると推定しているが、効果は高品質の独自データにかかっている。業界は、「難治性疾患を治療する」ためにAIファーストのインフラストラクチャにシフトしている。