![[写真=ゲッティイメージバンク]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/15/20260915163505913338.jpg)
人工知能（AI）が新薬候補物質を見つける補助ツールの域を超え、新薬開発の全過程に深く関与している。病気の標的発見からタンパク質構造予測、候補物質の設計・最適化、毒性予測、臨床試験対象者の選定、臨床成功の可能性予測まで、AIの活用領域が急速に拡大している。これに伴い、グローバル製薬企業もAI関連投資を加速している。
20日、ロイターなどの報道によると、主要製薬企業のAI協力範囲は個別の候補物質発掘を超え、研究開発・製造・商業化全般に拡大する傾向にある。
イーライリリーは、今年1月にエヌビディアと5年間で最大10億ドル（約1兆3900億円）を投資し、AIとロボットを組み合わせた新薬開発研究所を設立することを決定した。エヌビディアの最新AIチップを活用し、新薬候補物質を設計すると同時に、AIモデル学習に必要な研究データを直接生産する計画である。
ノバルティスは、今年6月に米バイオテック企業オリオニスバイオサイエンスと分子接着剤（molecular glue）新薬開発の協力契約を結んだ。前払い金4000万ドル（約555億6000万円）に開発・商業化段階ごとのマイルストーンを加えると、最大14億ドル（約2兆円）規模となる。オリオニスのAI基盤の発掘プラットフォームを活用し、これまで薬物で攻撃しにくかった標的を分子接着剤方式で解決することを目指している。両社が協力契約を結んだのは2020年に続き、今回が2回目である。
AIが新薬開発の全過程に関与した代表的な例は、香港のインシリコメディスンが開発した特発性肺線維症（IPF）治療薬候補物質『レンタソリップ』である。AI標的発掘プラットフォームでTNIKという新しい標的を見つけ、生成型AIプラットフォーム『ケミストリー42（Chemistry 42）』で新薬分子を設計し、18ヶ月で臨床候補物質に選定された薬である。この候補物質は現在、中国で臨床3相に入っている。
今月7日（現地時間）、国際学術誌『ネイチャーバイオテクノロジー』には、レンタソリップを投与された患者から独立して開発された6種類のタンパク質体老化時計（proteomic aging clock）指標がすべて生物学的年齢が戻る方向で示されたという研究結果が掲載された。AIが発掘した標的を持つ新薬候補物質が老化逆転の可能性を臨床で確認した初の事例として、業界の注目を集めている。
バイオ産業におけるAI活用が急速に拡大する中、関連市場規模も急成長を続ける見込みである。グローバル市場調査機関モードインテリジェンスによると、製薬・バイオ分野のAI市場規模は、今年616億ドル（約8兆6000億円）から2031年には3499億ドル（約48兆6000億円）に成長すると予測されている。これは年平均成長率約41%に相当する数値である。
韓国保健産業振興院の責任研究員である金敏錫氏は、「AI技術が新薬開発の全過程に革新を促進する核心手段として浮上している」と述べ、「臨床試験設計の最適化、患者特化型治療薬の導出、薬物用途変更などの分野でも活用度を高め、企業運営全般にわたって既存のパラダイムを転換する中心軸として機能している」と評価した。
市場では、今後製薬会社間の競争が質の高い研究・臨床データをどれだけ確保できるか、AIが示した予測をどれだけ迅速に実験で検証できるかに左右されると見られている。自動化された研究施設と臨床開発組織を効果的に結びつける能力も主要な競争力として挙げられる。単にAIを導入・活用するレベルを超え、AIが導き出した研究結果を実際の医薬品開発と商業化に結びつける企業が競争で優位に立つとの分析がなされている。
20日、ロイターなどの報道によると、主要製薬企業のAI協力範囲は個別の候補物質発掘を超え、研究開発・製造・商業化全般に拡大する傾向にある。
イーライリリーは、今年1月にエヌビディアと5年間で最大10億ドル（約1兆3900億円）を投資し、AIとロボットを組み合わせた新薬開発研究所を設立することを決定した。エヌビディアの最新AIチップを活用し、新薬候補物質を設計すると同時に、AIモデル学習に必要な研究データを直接生産する計画である。
ノバルティスは、今年6月に米バイオテック企業オリオニスバイオサイエンスと分子接着剤（molecular glue）新薬開発の協力契約を結んだ。前払い金4000万ドル（約555億6000万円）に開発・商業化段階ごとのマイルストーンを加えると、最大14億ドル（約2兆円）規模となる。オリオニスのAI基盤の発掘プラットフォームを活用し、これまで薬物で攻撃しにくかった標的を分子接着剤方式で解決することを目指している。両社が協力契約を結んだのは2020年に続き、今回が2回目である。
AIが新薬開発の全過程に関与した代表的な例は、香港のインシリコメディスンが開発した特発性肺線維症（IPF）治療薬候補物質『レンタソリップ』である。AI標的発掘プラットフォームでTNIKという新しい標的を見つけ、生成型AIプラットフォーム『ケミストリー42（Chemistry 42）』で新薬分子を設計し、18ヶ月で臨床候補物質に選定された薬である。この候補物質は現在、中国で臨床3相に入っている。
今月7日（現地時間）、国際学術誌『ネイチャーバイオテクノロジー』には、レンタソリップを投与された患者から独立して開発された6種類のタンパク質体老化時計（proteomic aging clock）指標がすべて生物学的年齢が戻る方向で示されたという研究結果が掲載された。AIが発掘した標的を持つ新薬候補物質が老化逆転の可能性を臨床で確認した初の事例として、業界の注目を集めている。
バイオ産業におけるAI活用が急速に拡大する中、関連市場規模も急成長を続ける見込みである。グローバル市場調査機関モードインテリジェンスによると、製薬・バイオ分野のAI市場規模は、今年616億ドル（約8兆6000億円）から2031年には3499億ドル（約48兆6000億円）に成長すると予測されている。これは年平均成長率約41%に相当する数値である。
韓国保健産業振興院の責任研究員である金敏錫氏は、「AI技術が新薬開発の全過程に革新を促進する核心手段として浮上している」と述べ、「臨床試験設計の最適化、患者特化型治療薬の導出、薬物用途変更などの分野でも活用度を高め、企業運営全般にわたって既存のパラダイムを転換する中心軸として機能している」と評価した。
市場では、今後製薬会社間の競争が質の高い研究・臨床データをどれだけ確保できるか、AIが示した予測をどれだけ迅速に実験で検証できるかに左右されると見られている。自動化された研究施設と臨床開発組織を効果的に結びつける能力も主要な競争力として挙げられる。単にAIを導入・活用するレベルを超え、AIが導き出した研究結果を実際の医薬品開発と商業化に結びつける企業が競争で優位に立つとの分析がなされている。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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