医薬品開発におけるAI活用

はじめに

　医薬品は，ターゲット探索，ヒット探索，ヒットtoリード，リード最適化，前臨床，臨床試験という多くの段階を経て研究・開発されているが，全体の成功率はわずか数％程度といわれ，非常に長い年月とコスト（開発期間10年以上，費用1,000億円以上）を要する．そのため，文献情報・オミクス情報からの標的タンパク質予測，タンパク質の立体構造予測，ヒット化合物のスクリーニング，リード化学構造の自動生成・合成経路予測，薬剤の体内への吸収・分布・代謝・排泄（absorption，distribution，metabolism，excretion：ADME）の予測，副作用予測，治験における意思決定支援など，さまざまな創薬AI技術が世界中で開発されている．これらのAIは，いずれも実際の実験や試験を行う前に予測を行うことで失敗確率を減らすことが主目的であり，実験や試験の手数を減らすことで開発の費用と期間を劇的に抑制できるものと期待されている．