- アルファベット傘下のIsomorphic Labsが人工知能を使って作成した薬の人体実験を開始。
- その技術は、タンパク質構造予測に革命をもたらしたシステムである AlphaFold に基づいています。
- 同社は製薬大手と提携しており、600億ドルの投資を受けている。
- 課題としては、倫理、アルゴリズムの透明性、実際の人々による結果の検証などがあります。
バイオ医薬品業界は、 非常に重要な転換 医薬品開発における人工知能 (AI) の応用のおかげです。 アイソモルフィックラボ アルファベットの子会社で、ディープマインドのスピンオフとして誕生した。 始まります AIのみで開発された薬剤を用いた初のヒト臨床試験この取り組みは、世界的な医療イノベーションの転換点となる可能性があります。
同社のロンドン研究所では、 科学者とAIシステムが協力して がんや免疫疾患などの疾患に対する薬の開発にAIが活用されるようになる。これはIsomorphic Labsの社長、コリン・マードック氏も認めており、「最近まで実現不可能と思われていた治療法の開発に、既にAIと共同で取り組んでいるチームがある」と強調している。
AlphaFold：新薬を支える技術
これらの進歩の出発点は アルファフォールドディープマインドが開発したシステム（シンプルな画像をプレイ可能な3D環境に変換できる）は アミノ酸配列からタンパク質の折り畳み構造を解析することにより、タンパク質の構造予測を変換するこの功績はノーベル化学賞に認定され、Isomorphic Labsは 複雑な分子相互作用を解析し、高精度の化合物を設計する 製薬業界ではこれまで見られなかった方法です。
最新バージョン、 アルファフォールド3, これにより、タンパク質の三次元構造を予測し、タンパク質が他の分子と相互作用する方法を特定できるようになります。DNAや様々な薬剤など、様々な化合物を標的とした化合物を設計することが可能になります。これにより、研究者は特定の疾患を標的とした化合物を設計することができ、従来の方法と比較して開発プロセス全体を加速し、成功の可能性を高めることができます。
デジタルシミュレーションからヒト臨床試験まで
コンピュータモデルから 実際の人間を使った実験 これは、AIを医療に応用する上でこれまでで最大の課題です。従来、 臨床段階に達した薬剤のうち、最終的に承認されるのはわずか 10% です。このプロセスには10年以上かかり、数百万ドルの費用がかかる可能性があります。
Isomorphic Labsは、臨床ニーズへの適応性を高め、医薬品開発にかかる時間と費用を大幅に削減するために、ゼロから設計された分子に投資することで、この現実を変えようとしています。同社は現在、以下の点に焦点を当てた独自の候補化合物の開発に取り組んでいます。 腫瘍学と免疫学革新的な治療法に対する需要が依然として重要な 2 つの分野です。
コラボレーションと国際資金調達のエコシステム
AI医薬品開発をリードするIsomorphic Labsは、 ノバルティスやイーライリリーなどの製薬会社との戦略的契約は、科学技術に対するハイブリッドなアプローチの妥当性を強化するものです。なお、同社は2025年XNUMX月に閉鎖されました。 600億ドルの資金調達ラウンドThrive Capitalが主導するこのファンドは、アルゴリズムで設計された新しい化合物の研究と臨床試験の両方を加速させるのに役立ちます。
チームは以下の知識を結集します 経験豊富な薬理学者と人工知能の専門家これにより、特に複雑で治療が難しい疾患に対して、個別化されたより効果的な治療法の実現を劇的に加速できる相乗効果が生まれます。
医療における人工知能の倫理的・技術的課題
臨床医学における AI の利用によって開かれる展望は、挑戦的であると同時に有望でもあります。 アルゴリズムの透明性実際の人間における計算結果の検証や、新しい治療法の開発に適用される倫理的規制は、科学界と規制界で激しい議論を引き起こします。
この研究の躍進は、 より速く、より正確で、より安価な医療への具体的な希望ただし、AI 設計による新たな医薬品が保健当局が求める最高の安全性と有効性の基準を満たすことをどのように保証するかについては疑問が残る。
アルファベットのIsomorphic LabsとDeepMindを通じたバイオメディカルイノベーションへの取り組みは、 AIの進歩により、がんなどの病気に対する個別化された治療法の実現が加速する可能性があります。今後数カ月は、アルゴリズムが患者の生活にプラスの影響を与えるかどうかという最も厳しいテストに合格する準備ができているかどうかを判断する上で極めて重要となるだろう。
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