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AI活用で新薬開発にかかる時間を大幅短縮…新型コロナウイルスにも適用可能か?

2/7(金) 18:34配信

FNN.jpプライムオンライン

平均4年半を12カ月未満に短縮

大日本住友製薬とイギリスのAIを使った創薬企業エクセンシアは1月30日、AI(人工知能)を活用して作られた新薬の候補について、「フェーズ1の臨床試験」を開始したと発表した。

【画像】新薬が認証されるまでのプロセス

新薬の候補は「DSP-1181」と呼ばれ、「強迫性障害」の治療薬として開発しているもの。

AIを活用することで、製薬業界の平均で4年半かかるという「探索研究」を12カ月未満で完了したのだという。

「探索研究」とは、候補化合物(=医薬品の原料となりうる化合物)を作るための研究のこと。

「こんな形・成分であれば、よく効いて、安全で、飲みやすい薬になるのではないか」という仮説を立て、化合物のデザインをする。
そして、実際にデザインどおりに化合物を合成し、仮説通りの効き目があるか、安全であるかなどを実験により確かめるのだという。

この「探索研究」にかかっていた4年半が12カ月未満というのは大幅な短縮だが、なぜAIの活用によって、これほどの短縮が実現できたのか?
また、AIの活用は新型コロナウイルスの治療薬の開発にも適用できるものなのか?

大日本住友製薬の担当者に話を聞いた。

過去データなどから“確率の高そうなもの”を予測・提案

――「探索研究」には平均で4年半かかる。これはなぜ?

薬づくりは実際にはトライアンドエラーの連続です。

よく効くかな、と思えるものを作っても、安全性に課題があったり、安全なものを作れたら、体の中に十分入らなかったりというようなことを一つ一つ確かめながら、課題を解決していき、薬を作り上げていきます。

この過程には、熟練した研究者であっても、それなりに時間がかかります。


――AIの活用によって「探索研究」にかかる時間が大幅に短縮。これはなぜ?

AIが膨大な情報や過去のデータを学習し、「よく効いて」「安全で」「その他、薬としての必要十分条件を満たす」確率の高そうなものを予測・提案してくれるからです。

もちろん、AIによる予測だけで、そのまま薬になる化合物ができてくるわけではありませんので、そこから研究者の経験と知恵によって新たな価値を加え、薬として完成度の高いものに仕上げます。

今回リリースしました「DSP-1181」においては、エクセンシア社のAI技術を活用し、探索研究の起点となる化合物のデザインや化合物の優先順位付けを行いました。

AIによってデザインされた化合物から、当社の創薬化学者がさらに構造的に発展させた化合物を、デザイン・合成し「DSP-1181」の創製に至りました。

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最終更新:2/7(金) 18:34
FNN.jpプライムオンライン

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