AI創薬とは?注目される理由やメリット・デメリット、課題、活用事例をご紹介!

AI(人工知能)関連のテクノロジーが急速に進歩し、様々な分野で活用される時代が到来しました。テレビや新聞、各種セミナーなどで「AI」という単語を見聞きする機会が増えていますが、創薬の分野でもAIを活用する手法(AI創薬)が広まりつつあります。

本記事では、主に製薬会社の経営者や従業員に向けて、「AI創薬」の詳細を解説します。注目される理由や、AI創薬のメリット・デメリット、AI創薬を取り巻く課題、AIを活用した医薬品開発の具体例もご紹介するので、ぜひご一読ください。



AI創薬とは

まず、AI創薬の概要をご紹介します。その上で、「AI創薬が注目される理由・背景」および「期待される経済効果」に関して説明するので、製薬会社の経営者や、医薬品の研究・開発に携わる方は、しっかりと把握しておきましょう。


AI創薬の概要

AI創薬とは、広義のAI(高度な判断をコンピュータが実施する技術全般)を活用して、標的探索や医薬品候補分子の最適化などを実施し、各段階で効率化を図る創薬手法です。

低分子医薬品以外の「抗体」「核酸」「細胞」などに関しては、機械学習を主体とする「狭義のAI」だけでは不充分で、分子シミュレーションや数理モデリングを含めた複合的なアプローチが必要とされます。


AI創薬が注目される理由・背景

AI創薬が注目される理由・背景として、「ディープラーニング(深層学習)などAI関連テクノロジーの飛躍的発展」や「製薬産業を取り巻く状況の変化(既存の手法による新薬創出の成功確率が低下し、開発コストが上昇傾向にあること)」が挙げられます。

また、これまでは「病態を制御する化学物質(低分子化合物)を設計して投与する」という考え方で医療が展開してきましたが、「病気の予防から予後のクオリティ・オブ・ライフ向上までを広くサポートする」という姿勢に転換しつつあることも、AI創薬が注目される要因です。

未病・先制医療を実施するには、中心にいる「患者」を理解するために、幅広いデータを統合的に活用する必要があり、AIによる解析・可視化が欠かせません。今後は「電子化された診療データ」「個人のゲノム情報」「ウェアラブル機器から得られるヘルスデータ」などの蓄積が飛躍的に進み、AIによる大規模データ解析の意義が高まると予想されます。


AI創薬に期待される経済効果

京都大学大学院医学研究科の発表によると、近年、創薬の成功確率が低下しつつあり、従来の手法では開発費用が1200億円、開発期間が10年以上かかります。

しかし、AIを活用すれば開発期間が4年短縮され、1品目あたり600億円(業界全体で1.2兆円)の開発費を削減可能と見積もっています。



AI創薬のメリット・デメリット

AI創薬には、メリットとデメリットの両側面があります。医薬品の研究・開発に携わる方は、どちらも正確に理解しておかなければなりません。

以下、それぞれの詳細を説明します。


AI創薬のメリット

近年、既存の研究方法では創薬ターゲット(医薬品が作用するタンパク分子など)を新たに見つけ出しにくい状況ですが、AIを活用した現状の打破が期待されます。創薬にAIを活用すれば、医薬品の開発スピードが向上し、産業の振興や保険医療の高度化につながり、ひいては人々の健康・長寿に貢献できます。

また、開発コストの減少もAI創薬の魅力です。製薬企業の負担が減り、その分さらなる研究・開発に取り組めるでしょう。今後、日本国内の人口は減少すると予想されるため、海外市場を狙う重要性が増大しますが、国際競争に勝利するためにもAIの活用は欠かせません。


AI創薬のデメリット

AIを活用するためには、膨大な情報を蓄積・管理するためのデータフォーマットが統一される必要があります。しかし、現時点では公的なデータベースでも単位や実験条件などが統一されておらず、手作業でデータの取捨選択や編集作業をしなければ、予測モデルの精度が向上しません。

また、「創薬に関する知識」と「AIに関する知識・スキル」の両方が必要で、それらの習得に時間がかかることもデメリットです。製薬会社の場合、「創薬に関する知識を有する人材」は豊富かもしれませんが、「AIに関する専門的な知識・スキルを有する人材」の拡充が必要となるでしょう。



AI創薬を取り巻く課題

以下は、AI創薬を取り巻く主な課題です。創薬にAIを活用するのであれば、これらの課題を正しく理解した上で対策を検討しましょう。

  • 人材育成
  • データ収集・活用の基盤整備
  • 情報フォーマットの標準化
  • プライバシーの保護

それぞれの詳細を説明します。


人材育成

AI創薬には、「医学、薬学、生物学、化学などに関する知識を有する人材」と「AI(情報科学、情報工学、データサイエンス)に関する知識を有する人材」の両方が必要です。しかし、製薬会社によっては、前者は多数存在しても、後者が不足しているケースもあるでしょう。

データサイエンティストは、機械学習モデルを実装する「AIエンジニア」と、課題に応じたデータ収集や解析方法の選定を実施する「データアナリスト」に分けられます。データアナリストのタスクに関しては、医学や薬学などを専攻した人材でも対応可能なので、新規に採用するだけではなく、社内で人材育成する選択肢もご検討ください。


データ収集・活用の基盤整備

現在の日本の個人情報保護行政では、患者由来情報の利活用が進んでいません。データ収集・活用の基盤が整備されていない現状は、法律の分野だけでなく、データを提供したり取得したりする個人・医療機関の慣習や意識にも関わる課題です。データ公開時のメリットを周知し、意識改革を促すことが大切です。

なお、タンパク分子の立体構造を予測するAI「AlphaFold」は、立体構造データベース「Worldwide Protein Data Bank」の存在によって実現されました。創薬の分野・領域でAIの活用を進めるためには、データ収集・活用の基盤が欠かせません。

日本政府は「全国医療情報プラットフォームの創設」や「電子カルテ情報の標準化」などに取り組む方針を示しており、近い将来、AIを活用しやすい環境が整備されると期待されます。


情報フォーマットの標準化

AIの性能を向上させるためには、学習データの量と質を確保する必要があります。

製薬会社の内部では実験条件が統一され、クオリティ・コントロールされたデータを取得可能ですが、社内データのみでは量が充分ではありません。また、現状では他企業のデータ利用は困難であり、公共データベースから取得可能なデータも、単位や実験条件などが整っていない場合が多いという課題があります。

AI創薬を推進するためには、情報フォーマットを標準化しなければなりません。

なお、2015年~2020年に実施された国立研究開発法人日本医療研究開発機構のプロジェクトで、国内7つの製薬会社および高等教育研究機関が連携を確立した(化学構造から計算された「記述子」のみを提供し、秘匿性を保ったままデータを共有した)先例があるので、標準化の参考となるでしょう。


プライバシーの保護

AI創薬に情報提供が欠かせないとはいえ、患者のプライバシーが守られない事態があってはなりません。AI創薬を進めるためには、「個人情報の保護」と「AI創薬への活用促進」を両立するためのルール・制度を整える必要があります。「暗号技術を用いたデータベース秘匿検索」など、情報漏洩リスク低減に役立つ技術の開発も重要です。

なお、個人情報保護法では「第三者への情報提供」は原則として本人の同意が必要ですが、「匿名加工」をすれば個人情報に該当しないため、プライバシーが保護された情報を本人の同意なく提供可能です。



創薬へのAI活用事例

昨今、高齢化による医療費の膨張を抑えるために、日本政府は薬価抑制政策を推進中です。今後の製薬業界を取り巻く状況は、厳しさを増すと予想されます。

これからも安定して医薬品を供給しつつ売上を拡大するためには、既存の医薬品を製造するだけではなく、新薬の開発(創薬)に取り組み、新たな市場を開拓しなければなりません。以下、創薬へのAI活用事例を2つご紹介するので、ぜひ参考にしてください。


抗体医薬の開発に活用した事例

抗体医薬開発にAIを活用した企業の例を紹介します。

該当企業は近年、基本戦略として「デジタルを活用した革新的な新薬創出」を掲げ、AI創薬に取り組んでいます。

具体的には、ディープラーニングの研究・開発事業を営む日本のスタートアップ企業などと連携し、抗体医薬やがん・免疫疾患用医薬品の開発でAIを活用しています。


治療薬候補探索にAIを活用した事例

治療薬候補探索へのAI活用を行っている企業もあります。

その企業では、米国のAI会社と業務提携し、精神・神経系疾患の治療薬候補探索にAIを活用しています。

精神・神経系疾患は、複数の要因によって引き起こされるため、薬の標的や治療に用いる候補物質の発見に膨大な時間・コストを要することが課題とされてきました。しかし、AI会社のAI創薬プラットフォームの活用により、薬の標的や組み合わせを効率的・網羅的に探索可能になったため、創薬の迅速化が期待されています。



展示会で、AI創薬に関する支援サービスや情報を見つけよう

RX Japanが主催する「インターフェックスWeek」は、医薬品・化粧品の研究段階から製造段階に至るまで、様々な場面で必要とされる技術・ソリューションが一堂に会する展示会です。AI創薬に関する出展も年々増加中なので、製薬会社でAI創薬に関する情報を収集している方は、来場されてはいかがでしょうか。

なお、「インターフェックスWeek」は、創薬支援のAIソリューションを開発・提供する企業にとっても有益な展示会です。販売先の獲得につながるので、ぜひ出展をご検討ください。

■インターフェックスWeek東京

■インターフェックスWeek大阪



今後も製薬会社として成長し続けるために、AI創薬に取り組もう

今後、薬価抑制など、製薬業界を取り巻く状況が厳しさを増すと予想されます。これからも成長し続けるために、製薬会社は、情報科学・情報工学・データサイエンスに関する知識・スキルを有する人材を確保し、AI創薬に取り組まなければなりません。なお、新規に人材を採用したり社内で育成したりする方法の他に、外部企業のソリューション活用も有用です。

RX Japanが主催する展示会「インターフェックスWeek」では、AI創薬に関する支援サービスも展示されます。製薬会社でAIの活用に携わっている方は、ご来場の上、情報を収集してはいかがでしょうか。また、AI創薬向けのソリューションを開発・提供している場合は、ご出展されることもおすすめです。

■インターフェックスWeek東京
 詳細はこちら

■インターフェックスWeek大阪
 詳細はこちら



▶監修:牧崎茂

株式会社プロアクティブコンサルティング 代表
2009年4月に中小企業診断士としてまた、久光製薬㈱での薬事監査業務の経験を活かし、GXP QAコンサルタントとして独立。GMP工場のコンサルティング、監査業務を含む、GXP(GLP, GCP, GVP等)に関連した幅広いエリアでのGXP及びQMSの構築に関する専門家として活動を行っている。




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