誇大宣伝と期待の間で：シアトルのバイオテクノロジーリーダーはAIが医薬品開発に与える真の影響を評価する
リサ・スティフラー著
シアトルのバイオテクノロジー企業数十社が、人工知能（AI）を活用して新たな治療法の開発に取り組んでいます。しかし、今週開催された業界リーダーと投資家のカンファレンスで、科学者たちは微妙なメッセージを伝えました。AIは大きな可能性を秘めていますが、期待は現実に根ざしたものでなければならない、と。
業界団体ライフサイエンス・ワシントンと投資会社マドロナは、シアトルのダウンタウンでバイオテクノロジー、製薬、AIを掘り下げる1日フォーラムを主催した。
「これらのAIモデルの中には、その能力の幅広さと深さについて、過大評価されているところもあります」と、アーコン・バイオサイエンシズのCEO兼共同創業者であるジェイミー・ラザロビッツ氏は述べています。研究者は、モデルによって生成されたデータから結論を導き出す際には「非常に慎重になる」必要があると彼は述べています。
それでも、興奮することはたくさんあります。
「15年前はSFだったものが、今では現実になっています」と、サイラス・バイオテクノロジーの主任科学者、エリック・プロッコ氏は語る。「確かに、誇大宣伝はありました。しかし、依然として大きな可能性を秘めており、その進歩には目が回るようなものもあるのです。」
ラザロヴィッツ氏とプロッコ氏は、AIを活用したシアトルのスタートアップ企業4社を含むパネルディスカッションに参加しました。各社は医薬品開発における異なる課題に取り組んでいます。
- 1年以上前に2000万ドルの資金を調達してステルス状態から脱した企業であるArchonは、AIを使用して、抗体が標的細胞に結合し、他の細胞を回避するのに役立つように設計された、抗体ケージまたはAbCと呼ばれる独自のタンパク質構造を設計しています。
- サイラス社は、免疫系の反応を引き起こす領域を特定し、除去することに焦点を当てた医薬品の開発に取り組んでいます。これは免疫原性と呼ばれる課題です。創業10年の同社は、PitchBookによると、これまでに3,660万ドルを調達しています。
- 2021年に設立され、2億ドルを調達したスタートアップ企業Outpace Bioは、がんの90%を占める固形腫瘍に対するT細胞療法を強化することを目的としたタンパク質の開発に取り組んでいます。腫瘍は既存のT細胞療法を驚くほど巧みに阻害し、多くの場合1ヶ月以内に効果が失われます。
- 2020年に設立され、約2,000万ドルの資金を保有するTalus Bioscienceは、遺伝子のオンオフを制御する「レギュローム」を構成するタンパク質である転写因子を標的としています。同社は、特定のがんを引き起こす遺伝子を活性化する転写因子を標的としています。
パネリストたちは、自らの研究について議論するだけでなく、バイオテクノロジー研究において AI をどのように使用すべきか、またどのように使用すべきでないかという重要な原則を特定しました。
研究者を置き換えるのではなく、補強する
アウトペースの共同創業者兼CEOのマーク・ラジョワ氏は、AIツールを、SF映画「エイリアン」でリプリーらが重い貨物を運搬し、地球外生命体のゼノモーフ・クイーンと戦うために装着するロボット外骨格に例えた。
「研究者の能力向上につながります」と彼は言った。「研究者に取って代わろうとしているわけではありません。」
モデルは現実に適合する必要がある
ラザロビッツ氏は、AIは刺激的な手がかりや情報を生成できるものの、細胞や生物を使った実際の実験でテストされるまでは、あまり意味がないと指摘した。
「新しいモデルやAI手法を導入しようとするたびに、このインシリコ検証に非常に興奮します」と彼は言った。「しかし現実は、ウェットラボで実際に何を検証するのかということです。」
本当のボトルネック：臨床試験
AI は新しい治療法を開発するのに非常に役立ちますが、医薬品開発プロセスの中で最もコストがかかり、労力がかかるのは、その治療法が患者にどのように作用するかを確認することです。
「AIが医薬品開発に真の変革をもたらす最も大きなインパクトは、より小規模で、より強力な臨床試験を実施することだろう」とラジョイ氏は述べた。そして、それを実現するには、複数の機能を果たすより優れた医薬品候補を生み出す必要があると付け加えた。
AIのブレークスルーの瞬間をまだ探している
プロッコ氏は、AI がバイオテクノロジーと薬理学の進歩をさらに促進することをまだ待っている。
「AIは今日、例えばタンパク質の構造を予測する上で素晴らしい成果を上げていますが、新薬の開発においてはまだそのキラーアプリが見つかっていないのです」とプロッコ氏は述べた。「AIは、これまで不可能だった新薬の開発において、どのような可能性を可能にしているのでしょうか？ AIはどのようにゲームチェンジャーとなり得るのでしょうか？」
この質問は、パネルと会議で議論された中心的な緊張関係を捉えています。つまり、AI によってシアトルのバイオテクノロジー企業の医薬品設計への取り組み方が一変した一方で、業界は依然として計算による可能性と臨床的証明の間のギャップを乗り越えようとしているのです。
編集者注：記事は2025年10月12日に更新され、Jamie Lazarovitsによる「in silico検証」への言及が訂正されました。
