LG CNSは、東亜ソシオグループの人工知能（AI）新薬開発プラットフォームを構築し、製薬・バイオ関連事業を拡大する。新薬研究データを統合し、候補物質の発掘から検証までをつなぐプラットフォームを実現し、製薬会社の核心研究開発領域でAX事業の範囲を広げた。
LG CNSは、東亜ソシオグループのIT系列会社DAI（ディーエーアイ）と共に、東亜ソシオグループの「人工知能（AI）新薬開発プラットフォーム」の構築を完了したと発表した。
今回のプラットフォームは、両社が約6ヶ月にわたり構築した。新薬研究データを統合し、候補物質の発掘から検証までの主要研究過程をAIで支援する。特に、AI予測結果と実際の実験データを継続的に連携し、学習することで研究が進むほどAI予測性能を向上させることができるようにした。
新薬開発は、多くの候補物質の反復検証が必要な特性があり、通常10～15年の期間と膨大な費用がかかる。LG CNSはAIを通じて成功可能性の高い候補物質を迅速に選別し、効果と安全性を事前に予測した。新薬開発の期間と費用、失敗リスクを同時に削減することを目指している。
LG CNSは、データ収集からAI分析、実験、検証までの過程を有機的に連携させ、新薬開発の速度と品質の向上に取り組んでいる。また、蓄積された研究データは資産として活用できるようにした。敏感な新薬研究データの特性を考慮し、製薬産業の規制とセキュリティ要件に対応できる管理体制も整備した。
LG CNSは、今回のプラットフォームを通じて化合物・ゲノム情報、実験結果、論文、特許など分散していた新薬研究データを統合し、標準化した。研究者は一つのプラットフォームで必要なデータを活用し、数回のクリックでAI分析・予測機能を簡単に利用できる。
このAIプラットフォームは、新薬開発の主要過程を段階的に支援する。疾病の原因を特定する段階では、細胞ごとの遺伝子情報と組織内位置情報をAIで分析・視覚化し、研究者が治療標的を容易に発掘できるように支援する。
候補物質設計段階では、生成型AIが条件に合った新しい物質構造を直接設計する。検証段階では、候補物質と標的間の結合可能性や作用安定性などをシミュレーションで予測し、有望な候補物質を選別する。実際の実験に先立ち、コンピュータ環境で仮想検証を行う方式である。
AIモデルの持続的な性能改善も可能な設計となっている。会社はAI予測結果と実際の実験データを比較し、モデルの再学習に反映させることで、研究データが蓄積されるほど予測性能を高度化できると説明している。
LG CNSは、同社がこれまで蓄積してきた製薬・バイオAXの能力を基にしていると説明した。以前、LG CNSは保健福祉部の「K-AI新薬開発前臨床・臨床モデル開発事業（R&D）」に参加し、宗根堂の「エージェンティックAI基盤の年間品質評価報告書作成サービス」を開発するなど、公共と民間領域で製薬・バイオAX事業を進めている。
LG CNSは、このような製薬・バイオ事業の経験と「エージェンティックワークス for BIO」を基に、新薬研究から生産・品質管理、デジタルヘルスケアまでAX事業の範囲を広げている。今年1月にはチャバイオグループと協力し、デジタルヘルスケア市場にも進出し、クラウド移行と病院・製薬・バイオ系列のデータ統合を行うスマートビッグデータプラットフォームの構築を推進している。
イ・ジェスンLG CNSクラウド事業担当常務は、「エージェンティックAIをはじめとする差別化されたAX技術と製薬・バイオ分野の専門能力を通じて、国内製薬・バイオ産業のAI新薬研究・開発の革新に貢献する」と述べ、「顧客が新薬開発の競争力を強化できるよう、積極的に支援する」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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