AIが科学者を支援し、次世代医薬品を創出する方法

アストラゼネカは、「構築、測定、学習」のサイクルに従い、生物医薬品の開発にAIを積極的に統合している。AIモデルが有力な分子を予測することで、科学者は最も可能性の高い候補に集中できる。これにより反復時間が短縮され、これまで治療不可能と考えられていた標的への取り組みが可能になる。将来的には、AIが複数の標的に同時に作用するマルチ特異的医薬品の創出を支援する。同社はマサチューセッツ州ケンブリッジのケンダル・スクエアに「未来の研究所」を建設中であり、AIとロボットが継続的な閉ループ型創薬システムを形成する。AIが予測し、ロボットが実験を実施し、ツールがデータを生成して即座にモデルにフィードバックされる。アストラゼネカは、追加データセットを取得するためのスクリーニング技術にも投資しており、完全にAIが生成した生物医薬品である「de novo設計」を目指している。これには標準化されたデータ、信頼性の高いベンチマーク、そして機械学習と生物学の交差点を理解するチームが必要である。安全性予測には特に注意が払われており、仮想的な臨床試験、すなわち従来の試験ボトルネックなしにシグナルを生成する高度な細胞システムやマイクロ臓器が活用されている。アストラゼネカのR&Dバイオロジクス・エンジニアリング担当上級副社長であるプージャ・サプラ氏によると、自動化されたハイスループットシステムにより、毎週何千もの分子相互作用を作成・評価できるようになる。科学者はプロセスの中心に位置し続け、AIの制御、説明可能性、倫理を保証する。