世界の医薬品開発において、新薬創出の効率化は共通の課題である。特に時間と投資を要する創薬初期の化合物探索では、欧米や中国を中心にデジタル技術の導入が進む。一方で、国内では研究現場のDXや専門人材の不足が指摘されている。そうしたなか、AIとロボティクスを融合した創薬プラットフォームを展開する株式会社アクセラレート・バイオの劉順俊代表取締役社長に、自動化が研究現場にもたらす変化と、その先にある人間主導の意思決定の在り方について聞いた。

新薬開発は上市までに10～15年、数千億円の投資を要する成功確率の低い分野とされる。初期の化合物探索では、スクリーニングなどの反復業務に多くのリソースが投入されてきた。劉代表は、こうした人海戦術型の手法では高付加価値研究に時間を割くことが難しく、効率向上が共通の課題だと指摘する。

欧米や中国ではデータドリブン型への転換が進む。第三者調査機関のRoots Analysisによると、世界のAI創薬市場規模は2026年時点で約86億米ドルに達すると予測され、技術実装が加速している。一方、国内では研究現場のDXが遅れ、経験依存型から脱却できていないと同氏はみる。同社はプラットフォームを通じて国内の創薬競争力強化に取り組んでいる。

もっとも、体制の硬直性は一朝一夕に解消されず、インフラ整備だけで遅れを挽回できるかについては市場の不確実性も含め課題が残されている。

このような課題に対し同社が進めているのが、AI予測と自動実験を連携させた「クローズドループ型創薬システム」だ。同社の説明によれば、創薬初期の試行錯誤を効率化し、期間とコストの抑制を目指すという。

プロセスは標的解析から自動合成、継続的最適化まで5段階で構成される。