MB人工知能は創薬や医薬品開発に影響を与える可能性を秘めています。ロンドンに拠点を置く、BenevolentAIの100%子会社であるBenevolentBioは、人工知能(AI)とマシンラーニングを使用して創薬を進めています。Hunter教授にお話を伺いました。EY:AIやこれに関連したマシンラーニングのツールは新薬の開発速度や開発コストにどのような影響を与えるのでしょうか。人工知能は創薬や医薬品開発のプロセス全体に影響を与える可能性を秘めています。業界として、いまだにフェーズII、フェーズIIIの治験で候補となる化合物の半数が失われていますが、それは有効性が足りない、という理由によるものです。この状況はサステナブルであるとは言えません。ターゲットの選出を間違っているということなのです。フェーズII、フェーズIIIでの失敗のさらに4分の1は、戦略的もしくは商業的な理由によるものです。これについては、どの候補化合物を優先するかについて、業界が必ずしも常に正しい決定を下しているわけではない、ということが言えると思います。当社のディープ・ラーニング・プラットフォームでは、ターゲットバリデーション(目標の妥当性検証)を含め、開発における成功率を4倍にまで高めることが可能です。私たちはすでにいくつかのエビデンスを持っています。1年以内に新たな仮説を36件作り、そのうちの24件のバリデーションをインビトロ(体外)で行いました。従来の医薬品開発では、この期間に同じ人員で可能となる件数は約5件というのが一般的なところでしょう。私たちはディープラーニングを行うスーパーコンピューターを使用して、これまでだと2、3カ月かかっていた化学モデルを1週間以内に作成しています。した加速化が、臨床における概念の実証やそれ以上のものとなるかどうかはまだ分かりません。目が離せないものであることは確かです。BenevolentBioのAIプラットフォームはどのように効果を上げ、どのような知見が得られているのでしょうか。システムには公共か個人か、構造化されているかどうかにかかわらず、化学についてのあらゆる情報が取り込まれます。専門家が使用するバイオメディカルの辞書も盛り込まれます。その後、自然言語処理などのアルゴリズムを適用して学習曲線を構築し、さまざまな分子組織体と疾病との間の複雑な相関パターンを見せます。これにより、新しい関連性の可能性の創成や既存の仮説の除外が可能となるのです。個別のアプローチを続けないという決断を下す場合など、時に、ネガティブな結果がポジティブな結果よりもかえって貴重となることがあります。大手の製薬会社は、コンピューターの力やデータ解析が医薬品の研究・開発にもたらす恩恵を正しく享受するため、生物統計学やITだけではなく、部署を越えたデータ主導のアプローチにより積極的に取り組む必要があります。HunterBenevolentBio社CEOEY:大手製薬会社の多くが興味を持つ内容だと思います。創薬サービスも提供されていらっしゃるのですか。バイオ医薬品業界のAI企業では珍しいかもしれませんが、当社はサービスプロバイダーではありません。自社のパイプラインを構築しているのです。2016年11月、Janssenから治験可能な新しい小分子の新薬候補物のライセンスを取得し、また臨床や生物学についても膨大なデータを得ました。当社のプラットフォームを使用し、こうした資産について新たな適応症を見つけようとしています。今年はフェーズIIの治験に移る予定です。Janssenはこれら分子の買い戻し権は持っていませんが、当社がフェーズIIIに移行した場合にはロイヤルティや目標達成にかかる報奨金を手にするでしょう。Technologyと2年間の創薬コラボレーションを締結しました。ここでは、当社のAIが策定した疾病ターゲットのいくつかについて錯体化学を適用する予定ですが、さらに当社のAIテクノロジーを通じて特定された、有用性が期待される分子を使用してバリデーションを行うことも検討しています。これまでにも、当社のプラットフォームを使用して得たターゲットや化学の基礎研究をアルツハイマー病に適用すべく、米国の医薬品会社にライセンス供与しています。EY:投資家たちも、これまでよりも範囲が広くなったAIという領域に一気に参入してきていますね。医薬品開発にAIを適用する、ということについて、投資家や医薬品業者の興味や理解のレベルはどの程度だとお考えですか。AIはこれまでよりも主流なものになりつつあります。当社も他のAI企業も、膨大なベンチャー資金を調達してきました。Bergに支援されています。大企業の場合、そのほとんどが、創薬であれ、実際の成果であれ、もしくは顧客をよく知る、という目的であれ、その開発バリューチェーンのどこかでAIとの関わりを持っているのが事実です。当社は多くの製薬会社と、非中核資産に関するライセンス取引の可能性について検討を進めています。EY:医薬品開発を合理化し促進しようと進められている貴社の取り組みの中で、最大の課題とは何ですか。技術的なことだけではなく、文化的、社会的な問題もあるのです。生物学者は、マシンラーニングやデータクランチングが持つ価値、つまりそういったものを利用することでもう苦労しなくても済む、という価値に対しオープンになり、また以前は歩み寄りができなかったかもしれないような類いの新たな質問をしてみる、という姿勢を持たなくてはなりません。データを取り扱う科学者も生物学者や化学者と交流し、自身のツールがどう利用されるのかについてより理解を深めるべきです。大手の製薬会社は、コンピューターの力やデータ解析が医薬品の研究・開発にもたらす恩恵を正しく享受するため、生物統計学やITだけではなく、部署を越えたデータ主導のアプローチにより積極的に取り組む必要があります。}}ReplyRetweetFavoriteお問い合わせより詳しい情報をご希望の方はご連絡ください。大手の製薬会社は、コンピューターの力やデータ解析が医薬品の研究・開発にもたらす恩恵を正しく享受するため、部署を越えたデータ主導のアプローチにより積極的に取り組む必要があります。PortalEYの拠点サイトマップEYとは、アーンスト・アンド・ヤング・グローバル・リミテッドのグローバルネットワークであり、単体、もしくは複数のメンバーファームを指し、各メンバーファームは法的に独立した組織です。アーンスト・アンド・ヤング・グローバル・リミテッドは、英国の保証有限責任会社であり、顧客サービスは提供していません。ようこそ本ウェブサイトを運営するにあたり厳密に必要となるクッキー(Cookie)に加え、利用者のエクスペリエンスおよびサービスの改善を目的として、次のクッキーも使用します。設定の保存機能など、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために使用します。本ウェブサイトのパフォーマンスを測定し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために使用します。私たちが広告キャンペーンを展開する際に協働するサードパーティーによって設定されており、利用者ごとに関連する広告を提供することを目的としています。本ウェブサイトやFacebook、Twitterなどのソーシャルメディア上のコンテンツをシェアすることを可能にするものです。クッキーの使用に一度同意した場合でも、各ページの下部にある「法的事項・プライバシー」のクッキーポリシーから、いつでも同意を取り消すことが可能です。クッキーのカスタマイズ全てのクッキーの使用に合意し、本ウェブサイトにアクセスする。