新薬開発が100倍加速するかもしれません！ AI医薬品製造は市場成長率とともに次の黄金の道となる

AI技術の急速な発展に伴い、AI+医薬品が次の黄金の道として注目されています。

最近、国家衛生健康委員会と他の部門が共同で発行した「健康産業における人工知能の応用シーンの参考ガイドライン」では、AIがインテリジェント医薬品の研究開発、インテリジェント医薬品の臨床試験支援、インテリジェント医薬品の総合臨床評価支援など、医薬品の研究開発プロセス全体を強化できることが提案されました。

海通国際は、AI医薬品技術の応用により、医薬品開発サイクルの短縮、コストの削減、研究開発の成功率の向上が期待できると考えています。

精密医療への道を開く

2016年以来、私の国はAIに関する関連政策を導入し始めました。マクロ的な視点から見ると、医療分野におけるAI技術の応用を推進し、医療サービスの効率と品質を向上させ、最終的には医療産業のインテリジェント化を実現しました。

産業政策と市場の需要の両方に後押しされ、中国では多数の医療用人工知能製品が登場し、徐々に多様な医療および健康の応用シナリオに参入しています。

多くのシナリオの中で、イメージング AI が最初に市場の注目を集めました。これにより、医師は高負荷で反復的なフィルム読影作業に対処でき、画像診断部門では品質と効率を向上できます。

Ali Health が開発した肺結節スクリーニング システムは、数秒以内に CT 画像を分割、位置特定、分類、リスク評価することができ、医師による肺がんの診断を支援します。 Tencent の Miying プラットフォームは、さまざまな病気のスクリーニングと診断のためのマルチモーダル画像のインテリジェントな分析をサポートします。 United Imaging Medical の製品 uCT768 も全プロセス AI エンパワーメントを実現し、SkyEye AI テクノロジーを搭載してインテリジェントな CT スキャン体験を提供し、スキャン効率を向上させます。

さらに、万東医療（600055.SH）、大安診断（300244.SZ）、美年健康（002044.SZ）などの企業もさまざまな分野で積極的に活動し、補助診断関連製品を発売している。

「2024年中国医療・ヘルスケア産業発展白書」によると、60以上のクラスIII AI医療画像製品が販売承認されており、業界普及率は2020年の0.7％から2030年には41.3％に増加すると予想されています。

新薬開発の支援

最近開催された2024年中国医薬品産業発展会議において、一部の企業は人工知能によって新薬の研究開発の一部の分野を100倍加速できると述べた。

創薬の初期段階では、人工知能を使用して標的に対して有効な活性薬物分子をスクリーニングし、それによって医薬品開発プロセスを加速できることが報告されています。

近年、人工知能技術は、遺伝子配列とタンパク質配列を通じてタンパク質の3次元空間モデルを生成し、ターゲットを視覚化することで、医療従事者が薬物分子が効果を発揮するのに適したターゲット上の位置を観察できるようにしています。コンピューターによる自動制御とインテリジェントスクリーニングを組み合わせることで、活性薬物分子の発見プロセスを数百倍も加速できます。

標的に対して有効な薬物分子を見つけることは、革新的な医薬品を開発するための第一歩です。人工知能技術をフル活用することで、プロセス全体の効率が向上します。従来の医薬品研究開発と比較して、AI技術は医薬品の発見と前臨床研究の時間を40％近く短縮し、臨床新薬研究開発の成功率を12％から14％に高めることができます。

さらに、ビッグデータ、遺伝子データ、機械学習を利用することで、医療従事者は薬剤とその効果をより深く理解できるようになります。最後に、臨床研究データと機械学習手法を使用して患者を分類します。分類に基づいて薬物治療をより正確に実施することができます。

機会と課題は共存する

関連データによると、2010年から2021年の間に、AIが関与する医薬品研究開発プロジェクトの数は世界中で6件から158件に増加しました。 2022年には、世界で40社以上のAI製薬企業と80近くの医薬品パイプラインが臨床段階に進み、そのうち41社が第I相に進み、全体の半数以上を占めました。フェーズ II プロジェクトは 29 件あり、いずれも臨床応用における AI の著しい進歩速度を示しています。

Research And Marketsが発表したデータによると、世界のAI医薬品市場規模は2022年に10億4,000万米ドルに達し、2026年には市場規模が30億米ドル近くに達すると予想されており、年平均複合成長率は30％となっています。

発展の見通しは広いものの、AI製薬業界に存在する関連問題にも十分な注意を払う必要がある。例えば、AIのブラックボックスアルゴリズムはセキュリティ上のリスクがあり、原理の透明性が不十分であったり、動作メカニズムが説明できないなどの欠点が残っているのが現状です。

全体として、AI 医薬品製造は現在、課題と機会が共存する状況にあります。これは技術革新のテストであるだけでなく、業界の協力、データ共有、倫理基準などにも高い要求を課します。私たちは、AI医薬品製造の分野における困難な問題を一つずつ解決し、業界に真の爆発的な発展をもたらすことを期待しています。