「高品質なデータを確保しなければ新薬開発に成功することはできない。」
鄭ユンテク製薬産業戦略研究院長は、14日、ソウル中区の韓国プレスセンターで開催された『第16回グローバルヘルスケアフォーラム（2026 GHF）』において、AIを基盤とした製薬産業の転換の必要性を強調した。
鄭院長はこの日、講演の中で製薬・バイオ産業が『Pharma 5.0』時代に入っていると診断した。新薬開発の生産性の低下や次世代モダリティの拡大などにより、従来の開発方式だけでは産業競争力を維持することが難しい環境に直面していると説明した。
「高品質の膨大なデータがなければAIモデルの学習と予測は不可能である。『データをつかまえなければ新薬をつかまえられない』という命題はAI新薬開発時代を貫く核心課題である」と述べた。
鄭院長は特に新薬開発のパラダイムが急速に変化していることを指摘した。過去には研究者の経験と反復実験を中心に候補物質を発掘していたが、現在はゲノム・臨床・文献データなどの膨大なビッグデータを基にAIが候補物質の発掘と臨床戦略を予測・最適化する方向に産業構造が再編されているという。
AI技術の進化の流れについても言及した。初期のルールベースのシステムからディープラーニング、生成型AIを経て、最近では自律型AIと量子技術の融合段階に進化していると説明した。
従来はコンピュータベースの仮想実験を通じて候補物質を設計するレベルにとどまっていたが、最近ではロボット自動化に基づく実験室を通じて実際の物質合成と検証まで行う方向に拡張されていると分析した。
鄭院長はAIの活用拡大が新薬開発の効率性改善につながっていると述べた。AIを基盤とした予測モデルと自動化技術の導入により、臨床試験期間の短縮が期待され、開発コストの削減と商業化のスピード向上も見込まれるという。
「AIは単に研究のスピードを上げるだけでなく、新薬開発のバリューチェーン自体を変えている。候補物質の発掘から前臨床、臨床、生産・流通段階までAIの活用範囲が拡大する傾向にある」と述べた。
鄭院長はグローバルなビッグファーマの戦略変化にも注目した。グローバル製薬会社はAIを基盤としたプラットフォーム企業との協業や買収を拡大し、データとプラットフォーム中心のオープンエコシステム構築競争に加速をかけていると説明した。特に従来の垂直統合型構造から専門性に基づくネットワーク型構造へと産業モデルが変化していると診断した。
一方、国内のAI新薬開発エコシステムは依然として限界が大きいと指摘した。国内の投資が候補物質の発掘など初期段階に集中しているため、基礎AI技術が医療現場に移行できない『デスバレー』問題が深刻化しているという。資金とデータ、実証検証体系が有機的に結びつかず、商業化直前の段階で多くの企業が困難を抱えていると説明した。
鄭院長は「AI新薬開発競争の核心は結局データ競争力である」とし、「企業間のデータ独占構造を緩和し、共同活用体系を構築することが重要である」と強調した。
続けて『メロディ（MELODI）』の事例や連合学習モデルなどに言及し、「融合型専門人材の育成、標準契約体系の導入、グローバルパートナーシップが必要である。政府も継続的な支援体系を構築すべきである」と述べた。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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