人工知能（AI）を基盤とした新薬開発の競争が分子設計から患者・臨床など人単位の医療データの確保へと移行している。しかし、国内にはこれを支える医療データと活用システムが不足しているため、国家レベルでの収集・連携基盤を整備する必要があるとの診断が下された。
石車玉ソウル大学化学部教授は、2日済州国際コンベンションセンターで開催された『2026年韓国生物工学会秋季学術発表大会および国際シンポジウム』の記者会見で「実際の治療効果を予測し検証するために必要なシステムレベルと人レベルの医療データが国内には絶対的に不足している」と述べ、「国家的に医療データを収集し活用できる体制を構築することが重要である」と提言した。
◇「分子設計はアイデア・GPU競争…次の段階は医療データ」
石教授はAI新薬開発を分子設計と治療効果予測・検証の段階に分けて説明した。タンパク質構造を予測し設計する分子レベルでは、データがもはや決定的な変数ではないという。彼は「分子レベルのモデリングではデータの種類と規模がモデル間で大きく異なることはない」とし、「アルファフォールドも以前の競争グループと同様の公開データを活用しており、現在はAIが生成した蒸留データも重要な役割を果たしている」と説明した。続けて「現段階の分子設計はデータ競争というよりもアイデアとグラフィック処理装置（GPU）など計算資源の競争に近い」と述べた。
問題はその次である。設計した物質が実際の患者に効果があるかを予測するには、細胞・組織・人体レベルのデータが必要である。石教授は「この領域はまだAIモデルが産業全体を主導できる段階には至っていない」とし、「さらなる発展には国家的なデータ体制が支えなければならない」と強調した。
既存の方法で治療できない疾患に挑戦するにはデータの融合が不可欠であると見ている。石教授は「ギャラクスは現在、生物学的にある程度検証された疾患と標的に分子設計技術を適用している」とし、「既存の方法では不可能だった新しい治療法を作るには分子レベルのデータだけでは不足し、バイオデータと医療データが共に連携するAI融合が必要である」と述べた。
AI新薬の可能性はすでに現実化しているとの評価がある。石教授は「AIで初めから設計するド・ノボ方式の抗体がすでに新薬開発段階に入っている」とし、「現在開発中の物質の中には数年後に新薬として出会える候補が相当数あるだろう」と見込んだ。
AIが引き起こす変化は新薬開発だけでなく、ほぼすべての科学技術分野で起こっている。それに伴い、特定の分野に支援を集中するのではなく、科学技術全般にAIが普及するよう支援することが望ましいとの意見を述べた。人材育成については「各学問で必ず教えるべき核心知識を選別し、融合教育課程を新たに設計する必要がある」とし、AIと専門分野を共に理解する『両手使いの人材』の重要性を強調した。
◇ステファノプーロス「AI・自動化の結合で代謝工学が飛躍…解決策は現場で」
代謝工学分野を開拓したグレゴリー・ステファノプーロス米マサチューセッツ工科大学（MIT）教授は、この日学術大会で未来のバイオ技術の発展方向に関する講演を行った。その後の記者会見では、AIと自動化の結合がバイオ製造の飛躍を導く可能性があると展望した。「アルファフォールドのように代謝工学でもAI基盤の飛躍が可能か」という質問に、彼は「まだ見守る必要がある」としつつも、「AIと自動化が結合すれば大きな進展が可能である」と答えた。
続けて「ロボットでさまざまな候補を試し、そのデータで機械学習モデルを再学習させる設計・構築・試験サイクルはかなりの部分が自動化されるだろう」とし、「すでに知っている領域から出発し、データが不足している領域へと探索を広げていくことができる」と説明した。このような変化は株の性能改善や代謝工学、さらには薬物候補物質の設計にも現れる可能性があると付け加えた。
ただし、AIが産業全体をどのように変えるかについては慎重であった。彼は「AIが産業に大きな変化をもたらす可能性は高いが、どの分野で最初に起こるかはまだ誰もわからない」とし、「未充足の医療需要が多い新薬開発は可能性が大きい分野である」と述べた。
現場専門家の役割も強調した。ステファノプーロス教授は「バイオリファイナリー工程の水素化段階や高分子の解重合段階のように、AI活用には汎用的な解決策がなく、各分野の専門家が自分の工程に合った方法を見つける必要がある」とし、「コンピュータ科学者とバイオ専門家の間には明確なギャップがあり、お互いの基本原理を理解する努力が必要である」と述べた。
一方、『AI STAR（AI統合持続可能な変革のための高度なロバストバイオテクノロジー）』をテーマに開催される今回の学術大会には、国内外の最高専門家が招待され、バイオテクノロジー（BT）分野の主要課題を幅広く扱う。
国際セッションでは、融合バイオ工学、バイオファウンドリーに基づく持続可能航空燃料（SAF）生産技術、細胞微小環境制御の技術と応用などが主要テーマとして構成されている。
国内セッションでは、部門委員会主催のセッションをはじめ、デジタル転換に基づく細胞培養工学、温室効果ガス削減バイオテクノロジー、次世代癌治療のための細胞・遺伝子工学および精密伝達技術、タンパク質ナノケージ工学、持続可能バイオ資源のライフサイクル評価（LCA）、AI基盤のバイオ製造シンポジウムなどが運営される。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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