AIによって開発された薬が臨床試験を開始する

AIスタートアップのExscientiaは、新しい薬剤化合物を開発し、日本で臨床試験を開始する予定である。これは、AIによって開発された薬剤が臨床設定で使用される数少ない例の一つであり、AIを使用した薬剤開発と展開の広範な使用に世界を近づける可能性がある。新しい化合物は、Sumitomo Dainippon Pharmaと協力して開発され、従来の薬剤開発とは異なり、AI開発された化合物はプロジェクトの開始から約1年で臨床試験を開始する。通常の薬剤開発には約4年半かかる。

Exscientiaは、さまざまなアルゴリズムを使用して数百万の潜在的な分子結合を生成するAIプラットフォームを使用して薬剤を開発した。次に、AIは生成された分子をフィルタリングして、合成してテストする最良の候補を絞り込んだ。

臨床試験は、AI駆動型の薬剤開発への投資が増加している中で行われる。AIは、薬剤発見をより迅速かつ低コストで行える可能性があり、平均的な薬剤開発コストは約26億ドルである。これにより、心臓病やがんなどの疾患の新しい治療法がより迅速に開発できる。試験される薬剤はDSP-1181と呼ばれる。Exscientiaの分子生物学者兼CEOのAndrew Hopkinsは、Financial Timesに、研究者が約350の化合物しかテストしなかったことを説明した。これは、通常の薬剤開発でテストされる化合物の約5分の1である。

Oxford大学のRegius教授であるJohn Bellは、この研究に関与していないが、Financial Timesに、この開発の影響について説明した。

「薬剤の設計と開発は、伝統的に遅くて手間のかかるプロセスだった。Exscientiaは、非常に印象的な成果を上げており、非常に少ないステップで達成している。これは、非常に健全な科学的原理に基づいている。」

Exscientiaは、SanofiやBayerなどの他の製薬会社と協力して、疾患の新しい治療法を探す予定である。DSP-1181は、AIによって設計された最初の薬剤であると主張されているが、ScienceMagは、パーキンソン病や脳卒中などの疾患の治療に使用される薬剤を含む、多くの化合物がすでに人間の試験でテストされていると報告した。

Exscientiaの成果は印象的なものであるが、AI強化型の薬剤開発への道にはいくつかの問題がある。

AIは、薬剤の発見と開発を支援できるが、AIによって発見された薬剤が特に有用であるとは限らない。AIによって発見された薬剤は、人間がすでに研究した分子と非常に似ている可能性がある。また、薬剤の有効な利用は、科学者が治療しようとしている疾患の性質を理解しているかどうかに依存するため、AIによる薬剤開発戦略は、医学の風景を希望するほど劇的に変える可能性は低い。AI薬剤会社が扱わなければならない別の問題は、規制の問題である。FDAは、AIシステムによって発見された薬剤を規制するための最善の方法を決定しようとしており、伝統的な薬剤研究とは異なるプロセスを考慮しながら、規制戦略を策定しようとしている。

Voxによると、FDAのスポークスパーソンのJeremy Khanは、AIの支援によって開発された薬剤は、現在の薬剤モデルと同じ基準を満たすべきであると説明した。Khanは次のように説明した。

「AIの薬剤開発における完全な役割はまだ明らかになっていないが、AIの下にあるツールや技術のスペクトルを考慮して、利害関係者はAIを異なる方法で理解している。重要なのは、技術的進歩に関係なく、薬剤承認を支援するための証拠基準は同じままであるということである。」