スポンサーリンク

【AIと創薬】ディープラーニングで薬の開発を効率化!

IT技術

 

私たちの健康を支えるのが薬です!

 

私たちが病気にかかったら薬を飲んで治しますが、その薬は世界中の製薬会社が時間とお金、人材を使って作られたものです。

 

新しい薬を作るには、かなりの時間とお金がかかってしまう点は長年の課題です。

 

そんな中で最近では、AIを創薬に活用する動きが盛んになっており、日本の製薬会社やIT企業はもちろん、世界中の企業がプロジェクトを立ち上げています。

 

そこで今回は、AIを活用した創薬の現状と新薬開発の効率化について紹介します♪

創薬には時間とお金が膨大にかかる!

 

私がたちが日ごろお世話になっている薬ですが、実は作成には膨大な時間とお金がかかっているのです。

 

現在の創薬のプロジェクトでは、特定の病気に利く成分を探したり、その成分が体に害がないかどうかチェックしたりするのに膨大な時間を要します。

 

また、成分が決まってもそこから何回も試験を行い、審査が通ればようやく市場に出回るようになるのです。

 

開発から市場に出回るまでに一般的に10年以上はかかるといわれており、作業の効率化も課題となっています。

 

さらに、開発費も膨大で専門の開発者などの人件費はもちろん、機材・材料費などさまざまな費用がかかり、コストも数百億円~数千億円単位でかかります。

 

年々コストが高くなっている点は日本をはじめ世界的に課題とされているのです!

 

AIの活用で創薬を効率化!

創薬にかかる時間とコストを削減できる

 

創薬にAIを取り入れることで、創薬にかかる時間とコストを削減することができます。

 

先ほど新薬を開発するには膨大な時間とコストがかかることは紹介しましたが、AIを導入することで創薬を効率化することが可能です!

 

DeNAでは創薬には以下のような手順があると説明されており、この中でも特に「リード化合物の最適化」という作業に最も時間がかかるとされています。

 

  1. 創薬のターゲットの選定
  2. ターゲットをもとにしたリード化合物(新薬候補の化合物)を作る
  3. リード化合物の有効性と安全性を高めて最適化する
  4. 前臨床試験を実施
  5. 臨床実験を実施
  6. 申請
  7. 承認

※参考:DeNA公式HP

 

上記の作業の中でも、新薬候補の化合物を病気に利く状態にしつつ、安全性を担保した状態にする「リード化合物の最適化」は最も時間がかかります。

 

薬というのは特定の病気に効果があるだけではダメで、体への副作用などを極力少なくしないといけません。

 

リード化合物の最適化の作業では、毒性や安定性などを測定しながら試行錯誤を繰り返す必要がありため、かなりの時間とコストを要します!

 

この新薬候補の化合物の最適化の作業にAIを導入すると、創薬にかかるコストや時間を削減できると期待されているのです。

 

AIに化合物の情報を取り入れることで、AIが最適な化合物の組み合わせを導き出してくれるので、今まで人間が行っていた化合物の選定作業が効率化されます。

 

その他にも、「どのような薬を作るべきか」といった点を提案してくれるAIの開発なども行われているので、導入されれば今までに比べて開発時間やコストの削減が期待できるでしょう。

 

創薬の現場にAIを導入するということは、今現在では研究者の代わりに導入するわけではありません。

 

研究者のサポート役としてAIを活用しようという取り組みが行われています(#^.^#)

 

効果的に新薬開発ができる

 

創薬にAIを活用することで、効果的に新薬開発ができるようになると考えられています。

 

先ほど紹介した通り、創薬の作業の過程でAIが化合物の組み合わせを提案することでコストや時間を削減することが可能です。

 

ただ、それだけでなく、薬の効能をより効率よく発見することに活用されつつあります。

 

現在の創薬はどういった病気を治すのかを定めたうえで化合物を作成しているため、そのターゲットの病気に利かなければ失敗とされてきました。

 

ただ、今まで失敗とされていた化合物でも、実は他の病気に効能があったという事例は過去にあります。

 

今までは偶然別の病気への効能が発見されていましたが、AIを活用することで、狙って効率よく新薬開発ができるようになると期待されているのです。

 

また、すでに開発されている既存の薬から別の病気に利く薬が開発できれば、開発時間やコストも削減できますし、今まで思いもよらなかった組み合わせが見つかる可能性もあります!

 

【AIと日本の農業】AIによって農業を効率化できる!
最近ではAI(人工知能)を活用する動きがさまざまな分野で広まっています。そんな中で、農業分野でもAIの活用が検討されています。そこで今回は、農業分野へAIを導入することによって、農業の効率化ができるという点を紹介していきます。

 

AIによる創薬を進めるうえでの課題!

ディープラーニングさせるデータ量の問題

 

AIを創薬の現場で活用するためには、化合物に関するデータや治療データをディープラーニングさせる必要がありますが、このデータをどれだけ読み込めるかが課題となっています。

 

創薬に必要な化合物は製薬会社が多く保有していますが、機密情報でもあるため取り扱いが難しいという一面も。

 

また、治療データに関しては個人情報保護の観点から現在は難しいと言わざる負えません。

 

本来、病気の情報・化合物の情報などをすべて知ることができればAIをより効果的に活用できるのかもしれませんが、現在の環境では制限があるのも事実です。

 

これからAIに取り込むデータをどうやって集めるのかは課題となってくるでしょう!

 

AIを活用するルールがしっかり決まっていない

 

創薬にAIを活用するとしても、AIを導入するときのデータの取り扱いなどに関するルールはいまだ定まっていないという課題もあります。

 

創薬というとさまざまな機密情報を扱う可能性があり、しっかりとしたルールがないとデータを提供することも難しくなってしまいます。

 

本当の意味でAIを活用して創薬を行うためには、社会基盤としてしっかりとしたルールを定める必要があるでしょう。

 

【まとめ】

創薬にAIを取り入れるメリット
・創薬にかかるコストと時間を削減できる!
・今まで発見できなかった治療薬が生まれるかも!
創薬にAIを取り入れるうえでの課題
・データをどうやって集めるか
・AIを活用するルールが決まっていない

 

今まで新薬を開発するためには、膨大な時間とコスト、専門の研究員を必要としていました。

 

また、最近では日本で薬価の高騰が問題となっており、創薬の効率化が求められつつあります。

 

AIはさまざまな分野で活用されていますが、創薬においても化合物の組み合わせを導き出したり、今まで気が付かなかった効能を発見するポテンシャルを持っています。

 

創薬へのAIの活用は課題も多くありますが、少しずつ改善することで新しい薬の開発が進んでいくことでしょう。

 

私もこれからどんな新薬が開発されるのか注目していきたいと思います(#^.^#)

 

【AIで食品ロスを解決】AIの予測で無駄な食品廃棄を防止!
AIはさまざまな分野で活用され始めていますし、今後さらに普及することが予想されています。そんな中で、AIを活用して食品ロスを削減しようという取り組みが行われています。そこで今回は、AIを活用した食品ロスの削減について紹介します。

 

 

スポンサーリンク
スポンサーリンク
tomo

高知県在住のフリーライター。
webサイトを中心に記事作成を行っています!webライターのスキルを活かして、webライターに関する記事や大学生向けの卒論などの記事も投稿中。その他雑記ブログの更新もあります!
お仕事のご相談などはお問合せフォームからお願いします!

SNSフォローボタン