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す。○ライフインテリジェンスコンソーシアム(LINK)これがお手元の資料と違うものなのですけれども、ライフインテリジェンスコンソーシアム、LINCと呼んでいるものが立ち上がっていますことをご説明いたします。研究所や都市活研が事務局を担い、アカデミア、ライフ系、IT系の企業、約110企業・団体が加盟しているコンソーシアムです。IT関係の企業、ライフ関係の企業、アカデミアが交流して、産学連携でAIの医薬品開発を進めるということで、新聞にも取り上げられたところであります。○LINCで実施しているAI開発と目指す究極のIT創薬LINCの最終的なゴールをここに書いています。これは最後のスライドになります。申し上げていますように創薬には非常に多くのステップが必要ですけれども、それぞれのステップを担うAIをまず開発します。左のほうから順番に、薬が出来上がっていく方向にいきます。最初、どんな病気に対して薬を開発すればいいかということ知るAIが開発できれば、それによって、Aという病気を標的にすることになります。Aという病気の中のどのタンパク質を標的にすればいいかということを知るAIを開発することができれば、そのAIによって創薬標的のタンパク質Xが見つかる。その次は、タンパク質Xに相互作用する候補化合物Yを見つけることができる。Yが見つかったら、副作用がないかどうかAIで検証することによって、医薬品としてより有望な候補物質Zを開発することができる。最終的にそれが本当に効くかどうかということも検証した上で、実際にどういう形で治験をすればいいかということをAIで理解する。最終的にそれが薬になったあと、市販後の副作用の危険性もAIによって理解する。これらのステップをすべてAIで結べば、これまで考えられなかったような薬をAIによって開発することができる。いう構想で今進めているところでありまして、我々の研究所は2つの丸で囲んだ部分を担当しているところであります。ありがとうございました。(北野座長)ありがとうございます。続きまして資料2に関して赤塚参考人からご説明をお願いします。(赤塚参考人)日本製薬工業協会の赤塚です。私のほうからは「医薬品の開発における取り組み」ということでご紹介させていただきたいと思います。○医薬品産業におけるAI活用ニーズ(全体像)製薬協として研究開発委員の専門委員も含めて検討した結果、薬を患者さんに届けるまで、企業活動には研究開発に加え、承認申請、そのあとの生産、そして、薬を販売させてもらったあとは患者さんからの情報等々を収集するというような、いろいろなステップがあります。この様々なステップの中で、AIがどのように活用することが期待されるかということをこの1枚で示しております。このあと、研究と開発のところにフォーカスしてご説明させていただきますが、業界の中の企業活動としては、いろいろなところにAIを活用できる可能性があるということを示しております。研究ステージ、開発ステージを、もう少しブレークダウンして分類しました。先ほど、健栄研のほうからもご紹介がありましたように、いろいろなステップでAIを使って検討していこうということであります。我々のニーズは真ん中のオレンジ色のところに書いているもので、その下には、先ほど健栄研からご説明があった、現在進められているプロジェクトを並列して書かせていただいております。これを見ると、我々製薬企業のニーズで足りてないところがたくさんあるというのが1点。それと並列して進められているプロジェクトに関しても、企業がデータにアクセスできる、できないという問題、あるいは企業の目から見て必要な種類のデータがあるか、あるいは必要な量、必要な品質のものが含まれているかというところに課題を感じています。○AIの活用目的と必要なデータ今、申し上げました質とか量に関しては、それぞれのステージ、研究ステージ、あるいは開発ステージにおいて、企業側が求めているデータは異なっているということを示しております。研究ステージですと、臨床情報に加えてゲノム、オミックスといった深いデータが必要になってきます。右の台形のところに示していますが、診療情報に加えて、ゲノム、オミックス、あるいは画像等々の個人の深いデータが必要になる。開発ステージに進みますとその割合は少し減ってきて、診療情報が必要であり、その均一性や正確度が必要になってきます。下の赤枠以外のところになりますと、網羅性の高いたくさんのデータが必要になってくるということをこの図で示しております。本日は研究開発というところで、このあと議論を紹介させていただきたいと思います。現在製薬企業において、ここに示しましたようなAIの利活用が進められています。個別の企業名等々はございませんけれども、こういう取組が実際に行われております。すべてにおいてこの臨床データというのが重要で、我々として用いたいデータの1つとして抽出されています。Researchというものが注目されておりまして、そちらに関しての取り組みが、今後の創薬では必要になってくると思っています。いう意味で、下の括弧に書いていますが、ターゲット探索など革新的な医薬品を創出していくためには、ゲノムやオミックス、そして、画像データが連結された臨床データ、すなわちこの2つ、データと臨床データが連結されたものが必要だと考えています。昨今、製薬協から政策提言を1月24日に公開させていただきました。そこにも記載されていますが、業界としては治療・治癒に加え、早期治療や予防にもチャレンジしていきます。取り組むためには、ライフコースデータが重要になってくるということです。○創薬ターゲット・バイオマーカー探索に向けた検討これも製薬協の政策提言より作成しました。これはまだできているわけではなく、今、検討中ですが、最初のバイオマーカーや創薬ターゲットを探索する部分に関しては、がん領域ではC-CAT等で進められているのはもちろん存じ上げているわけですけれども、例えば精神・神経領域でもも臨床のデータ、あるいはオミックスのデータを統合するような、真ん中に「連結」と書いているようなデータベースを作り上げたい。ここでは、例えばMRI・CT、スコア情報というふうに書いていますが、これは必要な領域、あるいは必要な疾患によって異なってきます。いう情報が、あるいはどういう解析結果が必要かというところを今後の創薬を見据えた上で、参画する製薬企業と意見交換しながら取り入れていただき、必要に応じて、資金が必要なのか、人材が必要なのかということも踏まえて考えていくべきではないかという議論をしております。構築しましたデータベースを、例えば健常人のコホートデータ、外の文献データやパスウェイデータなどを入れ込むことによってAIを構築していただく。この時、製薬業界のみでAIを構築するというのは難しいため、いろいろなベンダーさんを含めて協力をいただいて、連携していきたいと思っています。創薬アイデアをAIに入れますと、場合によっては新しいターゲットやバイオマーカーは、こういう可能性があるのではないかという答えが出てきて、それを検証していく。そこからスタートしていく。基本は、これは患者さん、あるいは臨床現場のデータから出てきたものだということが重要なポイントになります。先ほどの健栄研のプレゼンにもありましたけれども、化合物のデータを使って創薬の効率を上げていってはどうかという検討をしています。化合物の最適化ステージに関するデータは、基本、製薬企業にたまっていることが多いと思われます。保有しているデータを賛同する企業から提供していただいて、化合物のデータベースを作る。これは複数企業、多数の企業が入ってくることにより、各企業の多様性のある化合物の情報がここに入ってくるのではないか。いうふうな情報を用いて学習するAIを構築し、将来的に端緒化合物の情報をそのAIに投げ込みますと、最適化された化合物、あるいはこういう方向で展開していけば、最終に近いものがアウトプットとして出てくるようなことを期待しています。最終的には、それでプロセスの効率化やスピードアップを達成できれば。いう検討もスタートしているという状況でございます。今、申しました2つのこと、AIあるいはデータを使った解析をやっていく上で、我々がいま課題ではないかと思っていることを、大きく3つに分けて記載させていただきました。1つはデータ、1つは人材、1つはそれがすべて揃ったあとということになります。データに関しては、ゲノムやオミックス等々が連結されたデータ基盤がほしい。予防・先制に向けての医療等IDを使ったライフコースデータを集積するような基盤。2つ目のデータ利活用に向けた環境整備に関しては、構築されたデータベースにアクセスできること。今、政府等々で進められているC-CATやPRISIM。これに関しても二次利用ができるような環境にしていただければありがたい。人材に関しては、我々の業界の中に解析する人材は少ないので、ぜひ大学教育も含めて推進していただき、我々も人材交流でやるほうが早いということもあるかもしれないので、人材交流を含めてAI開発に必要な人材の確保が重要と。いう状況がすべて整ったのちに懸念していることとしては、AIから出てきた答えは誰のものなのか。利益でありますとか、権利でありますとか、そのへんは明確にしておかないと、企業活動をやっていく上では不具合があるのではないか。それと、医療機関、患者さん、あるいは一次ベンダーさんを含めた連携体制が必要になると思います。アルゴリズムの開発等々に向けてオールジャパンで、政府あるいは我々製薬企業も協力しながら進めていく必要があるのではないかと考えております。ありがとうございました。(北野座長)ありがとうございます。