AI テクノロジーが製薬業界の「逆ムーアの法則」を打ち破るのにいつ役立つのでしょうか?

新型コロナウイルス感染症の発生初年度である2020年に、米国食品医薬品局が承認した新薬はわずか53品でした。同年、世界の製薬業界の医薬品研究開発投資全体は 2,000 億米ドル近くに達しました。これは、2020 年に承認された各薬剤の平均コストが 38 億ドル近くになることを意味します。同年に発表された研究では、新薬のコストは比較的控えめに見積もられ、新薬のコストは過去10年間で劇的に増加したものの、具体的な範囲は依然として3億1,400万米ドルから28億米ドルの間にあると主張した。この研究では、新薬を市場に出すために投資される研究開発支出の総額の中央値が10億米ドル近くであるのに対し、平均は約13億米ドルと推定されることも判明した。さらに、新薬の平均発売サイクルは 10 ～ 15 年で、そのうち約半分の時間と投資が臨床試験段階に費やされ、残りの半分の費用は前臨床化合物の発見、試験、および臨床試験のサポートに使用されます。監督。なぜ各新薬のコストが高く、サイクルが長いのかというと、臨床効果の欠如、商業的利益の欠如、不適切な戦略計画などが理由として挙げられます。一言で言えば、これらすべての複雑な要因により、製薬業界の有効性は形而上学に変わり、新薬の発売コストの高さから、なぜ製薬業界がその技術レベルや経営体制から大幅な進歩を遂げたのか疑問を抱き、多くの人が懐疑的になってさえいます。能力は大幅に向上しましたが、依然として現在の苦境から抜け出すことはできません。

彼らは、技術の進歩にもかかわらず、新薬の開発コストが過去数十年間で急激に増加した、いわゆる「逆ムーアの法則」の支持者です。逆ムーアの法則によれば、インフレの影響を考慮すると、新薬の開発コストは約 9 年ごとに 2 倍になります。この観察は、収穫逓減に似た法則を提案しています。経済学の概念によると、特定の商品の生産における特定の投入量が増加し、他のすべての投入量が変化しない場合、全体的な状況は最終的に臨界点に達します。入力を増加させると、対応する出力は徐々に減少し始めます。 「逆ムーアの法則」という用語は、2012 年にジャック スキャネル博士らによって「Nature・Reviews・Drug Discovery」で提案されました。

逆ムーアの法則は、当然、有名なムーアの法則を指します。 1960 年代のこの概念的な観察では、大規模集積回路上のトランジスタの数が約 2 年ごとに 2 倍になっていることがわかりました。ムーアの法則は、インテル コーポレーションの共同創設者であるゴードン ムーアにちなんで名付けられ、彼の観察と歴史的傾向の要約です。

スキャネル博士は、現在の苦境には主に 4 つの理由があると強調しました。まず第一に、規制当局の治療基準はますます高くなっており、規制当局はリスクに耐えることができなくなり、研究開発のコストと難易度が増大しています。プロジェクトを推進するために大量のリソースに依存する金を投じる考え方が強まっています。プロジェクトの超過を引き起こすのは簡単であり、その後、基礎研究の強引なクラッキング、つまり、基礎研究の問題を突破するために粗雑な試行錯誤を使用できる可能性を過大評価することもあります。

私たちが直面するあらゆる困難な要因にもかかわらず、私たちはいつかムーアの法則の挑戦を打ち破るでしょう。そして、戦いの結果を決定する強力な武器は AI です。良いニュースは、誰かがすでにこの道を探求するための最初の一歩を踏み出しているということです。

スキャネル博士と共同研究者らは製薬会社に対し、開発プロセスの各段階で失敗の原因を要約し、その結果を科学雑誌に発表する責任を負う最高医薬品責任者を任命するよう求めている。現在、製薬会社が失敗した実験や臨床結果を公表することさえほとんどなく、失敗例の貴重な情報を扱う専任の役員を任命することをほとんどの製薬会社はまだ考えていない。しかし、スキャネル博士は、逆ムーアの法則を打ち破るには、まず企業が研究開発プロセスを変更する必要があると強調した。もちろんコラボレーションと情報共有は良い出発点ですが、製薬業界ではムーアの法則を真に破る唯一の方法、それが AI です。

ここ数年、人々は AI を使用して逆ムーアの法則を破ろうと何度も試みてきました。現在、Exscientia や Insilico Medicine などの多くの機関がこの目標に向けて全力で取り組んでいます。

オックスフォードに本社を置く Exscientia は、患者を中心に置き、AI テクノロジーを通じて創薬を加速する世界的な製薬テクノロジー企業です。同社は昨年、AIによって設計された初の免疫腫瘍学分子がヒトでの臨床試験に入ったと発表した。このプロジェクトでは、Exsientia は Evotec と協力して、同社の Centaur Chemist 創薬プラットフォームを使用して、進行性結核の成人患者向けの A2a 受容体拮抗薬を開発しています。 Exscientiaはこれが初めての試みではなく、2020年にAI駆動ソフトウェアによって設計された強迫性障害治療薬を発表し、第I相臨床試験に入った。

さらに、製薬業界で最先端の化学シミュレーション ソフトウェアを開発したシュレーディンガーがいます。シュレーディンガー社は最近、非ホジキンリンパ腫に対するコンピューター設計の治療法を初期段階の試験で研究するためのFDA承認を取得した。機械学習技術に基づく同社のプラットフォームは、10 か月以内に 82 億の潜在的な化合物を分類し、最終的に前臨床実験合成とスクリーニングに合格できる 78 の化合物を特定しました。現在、同社は第I相臨床研究を開始し、再発または難治性の非ホジキンリンパ腫患者の募集を開始する計画を立てている。

一方、ユタ州に拠点を置く Recursion Pharmaceuticals 社も、AI テクノロジーを利用して既存薬の新たな用途を見つけています。昨年、ロシュとジェネテックは、細胞生物学の新しい分野を共同で探索し、神経科学および腫瘍学適応症の分野で新しい治療法の開発を試みるため、リカージョンとの協力プロジェクトを設立した。今回の提携により、両社はRecursionのAI創薬プラットフォームを利用して新薬標的の包括的なスクリーニングを実施し、低分子医薬品の開発を加速する。

インシリコでは、有力な抗線維症薬候補も第0相臨床研究を無事に完了し、正式に第I相臨床段階に入った。この薬剤候補の新しいターゲットは、Pharma.AI プラットフォームによって発見されました。標的の発見からプロジェクトの第 1 フェーズの開始までの合計時間は 30 か月未満であり、製薬業界における新薬開発の速度の新記録を樹立しました。

AI テクノロジーは、ブレイン コンピューター インターフェイス、ディープ ラーニング、ヒューマン コンピューター インターフェイス、機械学習、その他のインテリジェントなシミュレーション シナリオでも役割を果たすことを忘れないでください。これらの概念は何十年も前から存在しており、初期の医療 AI システムはかつて医療専門家が提供する臨床知識と論理的ルールに大きく依存していましたが、現在では訓練されたスーパーコンピューターがこれらのタスクを自力で完了できるようになりました。

逆ムーアの法則を打ち破るには、データ サイエンティストと医学者が共同で達成可能なユースケースを計画し、AI テクノロジーをさまざまな臨床試験に適用し、AI テクノロジーをそれに代わる/補完する既存のテクノロジーと組み合わせる必要があります。 。このようにして、AI が臨床試験エコシステムにスムーズに参入し、研究開発の失敗率とコストを効果的に削減しながら、業界の創薬および開発プロセスを急速に改善すると期待されています。現在、ほぼすべての大手製薬会社は、製品ポートフォリオと創薬パイプラインを強化するために、社内の独自の研究アルゴリズムを使用したり、AI ベンダーと協力したり、AI ベンダーやテクノロジーを直接買収したりしています。 Massive Financing と複数の製薬会社のパートナーシップに関する声明からも、業界が医薬品の研究開発プロセスにおける AI ツールの適用に大きな期待を寄せていることがわかります。この分野では多くの変化があり、今後数年のうちに、企業はより良い投資戦略と高度な AI テクノロジーを組み合わせて、逆ムーアの法則の「呪い」を一気に打ち破ることができるようになることが期待されています。

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