AI医薬品製造はどのようにして人間の健康を守るのでしょうか?

導入

現代社会では、医学が急速に発展し、人類が克服した病気はますます増え、平均寿命も伸び続けています。

AIは、人類が新しい薬を開発し、病気と闘うための武器を拡大するプロセスにも貢献しています。さらに、AIが加わることで、人間による新薬の研究開発は新たな時代を迎えることになるかもしれません。

従来の医薬品開発の難しさ

医薬品の研究開発の分野には、「ダブルテンジレンマ」または「ダブルテンの法則」と呼ばれる用語があります。

つまり、新薬が研究開発から市場に出るまでには、10年以上の年月と10億ドル以上の費用がかかるということです。これに加えて、実は隠れた10があります。新薬研究開発の成功率はわずか10％程度です。

新薬の開発はなぜ難しいのでしょうか？これは新薬の研究開発から始まります。医薬品の市場投入までの開発には、一般的に以下の段階が含まれます。

まず、医薬品の開発段階：

この段階では、薬剤の標的、つまり薬剤が作用する細胞またはウイルス内の場所を決定します。そして、ターゲットに合わせて薬物分子を設計し、候補薬を作ります。

薬剤候補はすぐには人間で試験することはできません。薬物の薬物動態および薬力学研究を理解し、予備的な安全性評価を行うためには、前臨床段階で実験室研究を実施する必要があります。

前臨床段階を通過した医薬品は、次の 3 つの段階を含む臨床研究段階に進むことができます。

フェーズ I では、主に健康なボランティアを対象に、ヒトにおける薬物動態と安全性を研究します。

フェーズ II: 薬剤の治療効果の予備評価。有効性と副作用の観察に重点を置きます。

第3相試験は総合評価臨床試験であり、薬剤の治療効果を確認する段階です。私たちがよく知っている大規模サンプルランダム化二重盲検実験は、この段階にあります。

これら 3 つの段階を通過すると、薬は市場に出すことができます。もちろん、医薬品が市場に投入された後も、市販後の安全性監視段階が残ります。

医薬品の研究開発開始から市場投入までには12～15年ほどかかり、その過程で多くの医薬品が淘汰されます。

AI がどのように改善できるか:

しかし、AI技術の発展により、医薬品の研究開発は新たな時代を迎えることになります。

例えば、薬物のターゲットを探す場合、それらはもともと人間の科学者の経験と文献を参考にして選択され、決定されていました。しかし、自然言語処理技術やさまざまな大規模モデルの登場により、AIの参加が可能になりました。 AI は大量の文献を読んでキーワードを抽出できるだけでなく、文脈的意味に基づいて推論を行い、医師が潜在的なターゲットを見つけるのを支援することもできます。

さらに、ターゲットを見つけた後、そのターゲットに作用できる薬剤を設計するために、ターゲットの構造を解明する必要があります。 AI もこのプロセスに役立ちます。

英国のAI製薬会社Exscientiaのデータによると、AIによって医薬品の開発期間が平均4.5年から約13.7か月に短縮され、約75％の削減が実現したという。

COVID-19パンデミックの間、ファイザーはAI技術を活用して特殊効果薬パクスロビドの開発を加速し、医薬品開発プロセスを4か月に短縮しました。

前臨床段階では、AI モデルに基づいて候補薬の安全性や薬物動態特性を予測することもできます。 AI は実験の実施において人間に取って代わることはできませんが、人間の科学者が予測を立てたり、効率を高めたりするのに役立てることもできます。

同様に、臨床試験の段階では人体実験が不可欠です。しかし、AIも役割を果たすことができます。例えば、ボランティアを募集する際に、AI は電子カルテを直接検索して、最も適した実験対象者を見つけることができます。

AIは、0から1への新薬開発だけでなく、「古い薬の新たな用途」においても重要な役割を果たすことができます。

すでに市場に出回っている医薬品は安全性評価試験を経ており、詳細な薬物動態データも持っています。これらの薬が別の病気の治療に使用できれば、新しい薬を開発するよりも早く、安全になります。

しかし、科学者は目的もなく試みることはできません。AI の自然言語処理とディープラーニング技術がこの過程に役立ちます。

AI医薬品開発の課題と展望:

注目すべきは、AI モデルが薬剤の有効性と安全性について正確な予測を行えることですが、それを保証するには高品質の科学的研究データが必要です。しかし、AI の予測結果を評価およびテストするには、依然として人間の科学者が必要です。

しかし、私は人間とAI技術の共同の努力により、製薬業界は大きな変化を遂げ、AIは製薬業界における新たな品質生産性の開発を促進すると信じています。

著者: 雲吉宇科学創造チーム

査読者: 秦増昌、北京航空航天大学オートメーション科学・電気工学部准教授

この記事は科学普及中国創造育成計画によって制作されました。転載の際は出典を明記してください。