研究室から生まれた基礎科学の成果が産業に結びつく道は依然として狭い。国家の研究開発投資によって蓄積された公共技術を産業現場に移植しようとする努力は続いているが、技術移転を通じた事業化の成果はまだ不十分である。『2025年公共研究機関技術移転・事業化実態調査報告書』によれば、公共技術移転契約のうち、売上に結びついた割合は9.4%にとどまっている。
技術事業化は研究と産業の間の深い谷を渡る作業である。私が所属するアイビームテクノロジーもKAIST研究室で開発された生体顕微鏡の原理技術から始まった。生きた生命体の内部で起こる現象をそのまま観察する革新的な技術であり、その価値を研究室の外で実現しようとした。創業後、グローバル市場に進出する中で気づいたのは、良い技術だけでは不十分であり、その技術が産業の問題を解決できなければならないということである。
現在、バイオ産業が解決すべき最大の問題は新薬開発の成功率が低いことである。複数の分析によれば、臨床1相に進んだ候補物質のうち、承認に至った割合はわずか7.9%であり、1相から承認まで平均10.5年を要し、総費用は2兆ウォン以上と推定されている。最大の難関は臨床2相であり、次の段階に進む候補物質は10個中3個、すなわち28.9%にとどまる。抗がん剤は承認成功率が5.3%と平均よりも低い。1相進入候補物質の承認成功率は継続的に低下しており、状況はむしろ悪化している。さまざまな原因の中で代表的なものは、前臨床結果が人間に再現されない問題である。組織を切り取って固定した後に観察する従来の方法では、薬物が体内で移動し、細胞と相互作用する過程を一枚の静止写真でしか見ることができないからである。
先端生体顕微鏡技術はこの限界に正面から挑む。生きた動物の組織内の細胞と微細環境をリアルタイムで長期間観察することで、薬物が標的に到達するか、どのように反応するかを一つの個体で時間順に精密に追跡できる。実験動物の数は大幅に減少し、データの信頼性は向上し、可能性の低い候補物質は初期にふるい落とすことができる。AIによる候補物質探索は迅速化したが、それを精密に検証する段階がボトルネックとして残り、開発期間短縮の妨げとなっている。候補物質を多く見つけることと同様に、その中から有望な物質を早く見極めることが重要になっている。結局、新薬開発を加速する道は、早く失敗し、正確に成功する構造を作ることである。この流れはグローバルな研究現場で既に確認されており、私の会社の機器もアメリカやヨーロッパの有数の研究機関や製薬会社で使用されている。
ただし、これは一企業の成果である前に、国内研究産業の課題を浮き彫りにする。国家研究施設設備購入状況分析によれば、マイクロプレートリーダーの外資比率は100%、試料切断機は95.8%、光学顕微鏡は93.3%、ガスクロマトグラフィーは91.0%に達している。研究室で日常的に使用される基本的な機器ですら、ほとんどが輸入に依存している。基礎研究から候補物質の発掘まで国家研究開発予算が投資されているが、その成果を検証するデータを生み出す研究機器は海外に依存している。AI時代には、他者が持たないデータが競争力となり、差別化されたデータを生産する精密分析技術は単なる機器を超え、AIを内在化する産業全体に波及効果をもたらす。誰もが購入できる同じ機器で同じデータを作成していては、競争で先行することは難しい。研究機関の原理技術が企業に移転され、市場で検証され、再投資に繋がる好循環の仕組みが整うよう、精緻な投資が裏付けられる必要がある。
今後、精密生体映像技術は新薬開発と精密医療、デジタルヘルスケアの核心データ基盤となるであろう。生きた体内から得られる高解像度映像がAIと結びつくことで、病気の進行をより早く捉え、新たな新薬の標的を発見し、その効能を予測し、患者に適した治療をより正確に見つけ出すことができる。この変化を推進するのは一企業の努力ではなく、研究、産業、政策が共に作り出すエコシステムである。私もそのエコシステムの一翼として、見えなかった生命の内部の動きを可視化する技術で人類の健康に貢献したいと考えている。
* この記事はAIによって翻訳されました。
