国内の製薬・バイオ業界における人工知能（AI）の導入意欲は高いが、専門人材不足がAI新薬開発の最大の課題として浮上している。調査対象の約90%はAIを活用しているか、導入を検討中であり、AI専門人材がいないとの回答も67.3%に達した。
韓国製薬バイオ協会のAI新薬研究所は、AI新薬開発に対する認識と教育需要を把握するため、AI新薬開発専門委員会を中心に国内の製薬バイオ企業、AI専門企業、学界、研究機関44カ所、関係者55名を対象にサンプル調査を実施した結果を31日に発表した。
調査結果によると、応答者55名のうち26名は現在AIを新薬開発に活用していると回答した。活用方法は、内部利用が10名、外部アウトソーシングが9名、両方を併用している場合が7名であった。AI導入を検討または計画中との回答は23名で、活用計画がないとの回答は6名であった。
AIを活用中の応答者が挙げた適用分野（複数回答）は、候補物質の特定と最適化がそれぞれ15名で最も多かった。次いで化合物の特定（11名）、作用機序（9名）、標的の特定と検証（8名）、前臨床（6名）、臨床（4名）、薬物再創出（4名）の順であった。
今後開発を希望する分野は合成医薬品が27名（49.1%）で最も多く、次いでバイオ医薬品および抗体12名（21.8%）、標的タンパク質分解（TPD）6名（10.9%）、抗体-薬物複合体（ADC）5名（9.1%）、薬物送達システム（DDS）3名（5.5%）の順で調査された。
一方、AI専門人材は依然として不足していることが明らかになった。新薬開発部門内にAI専門人材がいないとの回答は37名（67.3%）で最も多く、4名以上保有が10名（18.2%）、1名保有が4名（7.3%）、2名保有が3名（5.5%）、3名保有が1名（1.7%）の順であった。
AI専門人材がいない理由（複数回答）としては、人材確保のための資金およびリソース不足が26名で最も多く、内部人材のAI技術理解不足（19名）、AI新薬開発の必要性に対する認識不足（11名）などが続いた。
政府や関連機関に期待する支援としては、AI専門人材育成（37名）が最も多く、次いでデータ共有プラットフォームの構築（25名）、投資・資金支援（23名）、実証・検証機会の提供（22名）、認可ガイドラインの整備（15名）、グローバル進出支援（9名）の順で調査された。
AI教育の必要性も高かった。応答者の91.0%（50名）はAI新薬開発教育が必要だと回答した。詳細な教育需要は、AIアルゴリズムおよびモデリングプログラミング（17名）、データ分析および視覚化（16名）、生物情報学・化学情報学データ活用教育（13名）、ソフトウェアおよびプログラミング技術（5名）の順で集計された。
自律実験室（SDL）に対する理解度はまだ低かった。応答者の38%（21名）は用語を聞いたことがあると回答し、36%（20名）は全く知らないと回答した。概念を理解しているとの回答は24%（13名）であった。SDLはAIと実験自動化ロボットを組み合わせ、AIが実験設計から実施、データ分析、後続実験までを自動化する研究体制を指す。
ノ・ヨンホン韓国製薬バイオ協会長は「AIは新薬開発の選択ではなく必須の能力として定着しているが、国内企業は専門人材不足という現実的な限界に直面している」と述べ、「産業界と政府が共にAI専門人材育成、データインフラ構築、実証環境の整備などを体系的に支援すれば、我が国のAI新薬開発競争力は一段と飛躍することができる」と語った。
なお、新薬開発は代表的な高リスク・高コスト産業とされている。平均10～15年の開発期間と膨大な費用が投入されるが、臨床失敗率は90%に達する。特に新薬開発費用の大部分は後期臨床段階で発生するため、初期段階で成功可能性の高い候補物質を選別し、試行錯誤を減らすための取り組みが続けられている。
* この記事はAIによって翻訳されました。
亜洲日報の記事等を無断で複製、公衆送信 、翻案、配布することは禁じられています。
