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不況とリスク:ファーマがAIを用いた薬剤発見に注力する

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Unite.AI を Google の優先ソースに追加

世界の経済学者は、避けられないほど近い不況の警告を発しています。2008年の大不況が示唆するように、製薬会社は再び、リスクの高い初期段階の研究を放棄し、市場に近い薬剤に投資するようになるでしょう。2007年まで、全製薬業界は研究開発費の減少を経験し、収益の12%から18%の範囲で減少しました。2009年以降、その割合は1%から3%に低下し、2016年までその範囲内に留まりました。

前回の不況では、バイオテック企業は研究開発投資の不足により大きな打撃を受け、多くのプロジェクトが中止または延期され、多くの雇用が失われました。バイオテック企業は、フェーズ1の試験などの初期段階のプログラムを削減し、フェーズ2に焦点を当てました。バイオテック企業は、フェーズ3の製品を大手製薬会社または他のバイオテック企業と共同開発することもありました。

スタートアップ企業も影響を受けました。ベンチャーキャピタルは、長いリードタイムと高額な費用が必要な研究開発ベースの薬剤発見に投資するのを躊躇し、代わりにコストと時間がかからない分子診断とバイオマーカー プロジェクトに投資しました。

不況の良い結果は、製薬およびバイオテック企業がより効率的、コスト効率の良い、生産的になったことです。さらに、大手合併が行われたこともあり、今回も同様のことが起こる可能性があります。2008年とは異なり、AIは薬剤発見を支援するために実用的でなかった方法で活用されています。

AIはゲームのルールを変えている

2008年と2009年には、製薬会社は多額の資金を保有していたため、特に資金不足のバイオテック企業からの薬剤候補の取得が可能でした。

現在、研究者は薬剤発見を加速し、関連コストを削減できるAIツールを利用できます。Insider Intelligenceの2022年4月の研究によると、AIは、疾患または薬剤について正確で繊細な予測を行うことで、薬剤発見のコストを約70%削減できます。

コスト削減により、バイオテックおよび製薬企業は研究開発予算をより賢く利用できます。AIは、固定施設を必要としない仮想運用モデルも可能にし、さらにコストを削減します。

Forbesの2022年6月の記事では、バイオテック企業は、製薬会社にAIを提示する際にデータ優先の姿勢をとるべきであると述べられています。具体的には、生物学的影響のみに焦点を当てるのではなく、臨床提示レベルの問題に対処する必要があります。そうすることで、バイオテック企業は、実験が適切に設計および実施されたか、質の高い関連データが収集されたか、分析結果が患者に良い影響を与える決定につながるかなど、製薬会社が特定の問題に対処する最も優れた方法を説明できます。

  • 実験が適切に設計および実施されたか
  • 問題の複雑さを完全に捉えるために、十分な質の高い関連データが収集されたか
  • 分析結果が患者に良い影響を与える決定につながるか

(PFE ) (GS ) (AMGN ) (JNJ )

バイオテクノロジーと薬理学は常にデータ駆動型であったが、AIは研究者が独自で行うよりもはるかに速く、複雑なデータを分析できます。

お金が流れている場所と理由

今年、大手製薬会社は商業化の可能性のある製品を持つバイオテック企業を買収し、買収により株価が急上昇しました。例えば、5月にはファイザーがバイオヘブンを買収しました。6月には、ブリストル・マイヤーズ スクイブが40億ドルを投じてターニング ポイント サイエンシズを買収しました。また、ゴールドマン サックスの6月の会議では、メルク、アンジェン、ジョンソン・エンド・ジョンソンがさらに買収を検討することを誓いました。

興味深いのは、バイオテック企業が買収および投資の対象となる理由を理解していない人もいることです。バイオテック企業は、既存の資金に依存していない、従来の投資チャネル以外から資金を調達できる、再編または優先順位の変更を計画していない、買収組織に不当なリスクを加えていない、開発者が収益を生み出すのを待っていない、経済的力に比較的耐性がある、AIスキルを持つ従業員が不足していないなど、多くの点で魅力的です。

  • 既存の資金に依存していない
  • 従来の投資チャネル以外から資金を調達できる
  • 再編または優先順位の変更を計画していない
  • 買収組織に不当なリスクを加えていない
  • 開発者が収益を生み出すのを待っていない
  • 経済的力に比較的耐性がある
  • AIスキルを持つ従業員が不足していない

簡単に言えば、バイオテック企業はAIが薬剤発見を加速し、関連コストを削減することで、経済的状況が改善されています。

まとめ

AIベースの薬剤発見は、すでにバイオテックおよび製薬企業に良い影響を与えています。AIは薬剤発見のプロセスを加速し、関連コストを削減するからです。2008年と2009年とは異なり、バイオテック企業はAIを利用して市場の地位と交渉力を強化し、薬剤発見を安値で売る必要がなくなりました。

カール・フォスターは、Standigm のチーフビジネスオフィサーです。Standigm は、ワークフロー人工知能(AI)薬剤発見会社のリーダーです。バイオテックおよび製薬業界のベテランであるフォスターは、AI 薬剤発見の戦略的パートナーシップを拡大して、Standigm の成長と国際的な影響力を高めています。

彼は、ゲノミクス、プロテオミクス、アンチボディなどの分野で、薬剤およびプラットフォーム技術会社で 30 年以上の経験を持っています。彼のキャリアの中で - Merck and Co.、Cempra Pharmaceuticals、Jurilab、Nanogen、King Pharmaceuticals、Oxford GlycoSciences、Praecis Pharmaceuticals、Intracel BV、Ferghana Partners、そして現在の Standigm を含む - フォスターは、ビジネス計画、戦略的関係の構築、財務モデリングの強い実績を築いてきました。カール・フォスターは、カンザス大学でマーケティングの MBA と生化学の修士号を取得しています。