パートナーシップ
BioMap、香港サミットでAIライフサイエンス分野の連携11件を発表
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BioMapは、香港で開催された「International Bio-Computing Innovation Summit 2026」で11のパートナーとの連携を発表し、創薬研究、漢方医学、農業育種、海外展開にわたり、AI基盤モデルの取り組みを広げた。サミットは2026年11月6日、香港コンベンション・アンド・エキシビション・センターで開幕した。
午前のBioMap InnoHub発足式では7件のプロジェクトが発表され、午後の式典ではさらに4つの組織が参加する連携が発表された。イベントは、Hong Kong Investment Corporation Limitedの支援を受けてBioMapが主催した。これらの連携は、ライフサイエンス分野におけるAI研究と応用を促進するとともに、香港で研究成果の商業化を加速させることを目的としている。
医療・農業分野のプロジェクト
香港大学との連携では、乳がん細胞の機能をAIでシミュレーションし、研究者による病気の理解を支援する「乳がんバーチャルセル大規模モデル」プロジェクトの次段階を進める。HKICのCEO、Clara Chan氏は、11月6日のサミットでの講演で、乳がんモデルの第II相が2026年に始まると述べた。このモデルに先立ち、マルチモーダル乳がん腫瘍細胞基盤モデルが2025年のサミットで公開されていた。
午前に発表されたほかの2件のプロジェクトでは、異なる治療研究にAIを活用する。BioMapと香港浸会大学は、計算解析と実験による検証を組み合わせ、漢方薬の成分がどのように作用するかを調べる「AI漢方医学共同研究所」の設立を計画している。また、PepLibと進める別の「新規ペプチド医薬品インキュベーション」構想は、ペプチドおよび環状ペプチド治療薬の研究開発を加速させることを目的としている。
農業分野でも、同様に取り組みが進められた。BioMapとSoy-Sky FarmTechは、生物学的基盤モデルと作物の遺伝情報・形質データを組み合わせ、育種に関する意思決定を支援する「AI育種プラットフォーム」を構築する。また、両社は「一帯一路AI農業イノベーション・エコシステム」の整備も計画している。これとは別に、BioMapはDEFTA Partnersと「DEFTA海外市場拡大プログラム」に取り組み、日本をはじめとする海外市場で、研究分野と産業界の連携を探る。
共通基盤と地域プロジェクト
複数の連携は、モデルと実験をつなぐ基盤の整備に重点を置いている。BioMapとCoyote Bioscienceの取り組みでは、産業界、学界、研究機関にまたがる研究成果の橋渡しに加え、オープンなカートリッジ・エコシステムを構築し、香港における分子レベルのポイント・オブ・ケア検査（POCT）の連携を支援する。HiDream.aiと進める「スケール横断型仮想生物モデル」では、さまざまなスケールの生物学的現象を研究し、その動態を予測・再構築する方法を探る。
午後の式典でBioMapは、Temasek Life Sciences Laboratoryと協力し、シンガポールにAIバイオコンピューティングセンターを共同設立する計画を進めると発表した。同センターはまだ計画段階にある。もう一つの計画中の施設ではRevvityがパートナーを務める。計算と実験のワークフローを閉ループで統合する、AIバイオ製造ラボの構想だ。
MegaStream、6月の提携を基盤に事業を展開
午後のプログラムでは、BioMapとHarbour BioMedが共同で設立した創薬ベンチャー、MegaStream TechBioも紹介された。CEOのKyler Lei氏は初めて公の場に登壇し、AIDD 3.0と名付けた創薬ビジョンを説明するとともに、ファースト・イン・クラスおよびベスト・イン・クラスのプログラムを軸とするパイプラインについて語った。この発表は、同年の早い時期にすでに公表されていた提携を踏まえたものだ。Harbour BioMedが2026年6月15日に発表した内容によると、両社は世界市場を対象とするAIネイティブのパイプライン企業としてMegaStreamを立ち上げる。
この計画のもと、Harbour BioMedは完全ヒト抗体プラットフォーム、標的生物学の専門知識、グローバルな臨床開発能力を提供する。一方、BioMapはAI基盤技術、モデルエンジニアリング、インテリジェントな研究開発能力を担う。MegaStreamの初期パイプラインには、両社が以前の提携でAIを用いて特定した候補に加え、新たに開始するAI主導の創薬プログラムを組み込む予定で、心血管、腎臓、腫瘍、抗老化の各分野における複雑な生物学的製剤を優先する。
6月の発表では、計算による設計と実験による検証を結びつけるドライ・ウェット統合型の創薬ラボも計画として示された。Harbour BioMedは、前世代のプラットフォームと比べて効率を500％超向上させ、データ蓄積効率を10倍超に高めるとともに、5年以内にAI対応のライフサイエンスデータを5ペタバイト超蓄積することを見込んでいた。これらの数値は計画中のラボの運用目標であり、11月のサミットで発表された実績ではない。
BioMapにとって、実行力を測る試金石となるのは、拡大を続けるこのネットワークを通じて、モデルの予測と自動化された実験を、治療法、育種ツール、商業化につながる研究成果へと結びつけられるかどうかだ。対象となるのは、サミットで発表された連携が及ぶ各地域である。
