第2回「医薬品・製薬の現場で使われる製造AI活用事例とは？」

製薬はハイリスクビジネス

AIは「効率性」と「正確性」を同時に実現する革新的手段であり、今後の日本社会、特に製造業を牽引する存在になると、私どもは確信をしております。それは「製薬」という専門性の高い製造業においても同様です。

現代人の健康に欠かす事の出来ない「薬剤」は、日本人にとっても非常に身近な存在でありながら、実は非常に高度な「Quality：品質・仕様」「Cost：コスト・原価」「Delivery：数量・納期」の管理（QCD管理）が行われています。命に直接関わるモノづくりとなりますので、一切の妥協が許されないのです。

特に「創薬」の世界は、ハイリスクビジネスだと言えます。創薬の開発プロセスには「ターゲット探索」「リード化合物探索」「リード化合物の最適化」「生物学的毒性検査」「前臨床試験」「臨床試験」という非常に複雑なルートがあり、それらのプロセスを経て承認へと至ります。その歳月は10年以上という事が大半です。リード化合物（ある病気に対して有効となり得る化合物）が発見されても、必ずそれが医薬品になるという訳では無いのです。「リード化合物発見から承認に至るまで」の確率は、およそ2万5000分の1だと言われています。

当然ながら、このように創薬に掛かる時間が膨らめば膨らむ程、そこには巨額の費用が発生する事になります。それは幾ら大手の医薬品メーカーであっても、負担をしきれない規模の金額になるでしょう。日本はアジア圏で随一の新薬開発国として知られていますが、年々肥大化し続ける開発費の為に、各医療品メーカーは疲弊を続けています。今、日本の製薬業界全体が「これから先の時代に企業を存続させられるかどうか」という課題に直面しているのです。

AIテクノロジーの支え

そのようなハイリスクビジネスの世界を生き抜くに当たって、日本の医薬品メーカーは競争ではなく協力を築くひとつの判断を下しました。その判断とは、2016年の「ライフインテリジェンスコンソーシアム（LINC）創設」というものです。こちらでは「人工知能、AIを用いて共同で創薬をする」という目的のもと、約100社の企業・研究組織が結集しています。

「LINC」が力を注いでいる研究活動のひとつが、AIのディープラーニングを用いた学習モデルの適用です。先ほどの創薬プロセスにおいて、特に時間・労力を要し、正確性と効率性の求められる「リード化合物の探索」と「リード化合物の最適化」の段階に、このAIテクノロジーを全面的に活用しようというものになっています。この場合、AIテクノロジーは「化合物構造化の可視化（相互作用の寄与を一瞬にして判定する）」「化合物生成モデルの効率化（化合物の入出力を高速化する）」といった点に大いに役立ちます。

つまり、AIテクノロジーは「化合物の解析」という創薬における重要かつ基本のプロセスを大胆に短縮・効率化する事が可能だという訳です。また更に、このディープラーニング学習モデルは、遺伝子のネットワーク解析や論文引用のネットワーク解析にも活用出来るものとなりますので、その汎用性の幅は非常に大きなものです。製薬業界にとって、今やAIテクノロジーは欠かせない存在となりつつあります。

また、弊社では製薬工場で活躍が期待される外観検査の研究も行っております。よろしければこちらからご覧ください。

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