(3513) 新薬の開発, AI で加速 ― 2019/09/19 02:06
新薬開発の期間を人工知能 (AI) を使って効率化する技術開発が産学で進んでいる.
癌や認知症などの新薬候補になりそうな化合物の特徴を AI が学習して絞り込み, 効果や安全性に懸かる試験などの時間を大幅に短縮する.
最大で 3 割弱の開発期間を短縮し, 開発費の削減にも繫がると期待される.
新薬開発は候補化合物を設計して化学合成する "創薬研究" と, 細胞や動物で薬効や毒性を調べる "開発研究", ﾋﾄへの有効性を調べる "臨床試験 (治験)" と, 厚生労働省への "承認申請" という, 主に 4 段階に分かれる.
全体で 9 - 17 年懸かり, 成功率は 2 万分の 1 以下, 開発費は 1000 億円以上になるとみられている.
最短でも 5 年程度懸かる前半の創薬研究と開発研究に AI を導入すれば, 期間を 2 年半に短縮出来る可能性があるとされる.
ｱｽﾃﾗｽ製薬は, 癌などを治療する抗体医薬の薬効に関わる性質を, 抗体を作る前に AI で予測する技術を開発している.
理化学研究所のｽｰﾊﾟｰｺﾝﾋﾟｭｰﾀｰ 「京」 の模擬実験で出たｱﾐﾉ酸の配列と抗体の形の関係のﾃﾞｰﾀを AI が学習.
新たに設計した抗体のｱﾐﾉ酸配列を参考に, AI が有望な抗体を絞り込む.
「実験の時間と手間を大幅に節約できる」 (白井 宏樹専任理事). 4 月から抗体医薬の設計に導入していると言う.
ｴｰｻﾞｲは新たに設計した低分子化合物の薬効を調べる実験を AI で迅速化した.
ﾋﾄの培養細胞に化合物を加えて細胞の変化を見て薬効を素早く予測する.
従来は専門家が多数の画像をみて 10 日程懸かっていたが 1 日以下で判断出来ると言う.
同社ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽﾗﾎﾞの青島 健部長によると 「人間の目を置き換えるのが目標」 で, 癌や認知症薬の開発に活用している由.
東京工業大学の関嶋 政和准教授は, 病気に関わる分子と強く結合する化合物を AI で探す技術を開発したと言う.
抗癌剤の効き目などに関わる既知の標的分子と, 約 4 万種類の化合物の結合力を AI が学習.
その後に未知の化合物との結合力を, 1 割以上高精度で予測した. 1 年後の実用化を目指している.
AI による新薬開発期間の短縮に向けて, 産学の共同研究も本格的に始まっている.
京都大学は富士通, 武田薬品工業など 90 社以上と 「LING」 と呼ぶ研究ｸﾞﾙｰﾌﾟを結成.
薬の標的になる分子の探索や化合物の改良などを支援する約 30 種類の AI を 2 - 3 年以内に作ると言う.
ｸﾞﾙｰﾌﾟを主導する京大の奥野 恭史教授は 「AI の活用により, 最小限の労力で切れ味が良い薬を作れる」 とｺﾒﾝﾄしている.
近年は新薬開発の難易度が高まり, 開発期間が延びている.
化合物と強く結合する一部の標的分子などを狙っているが, 開発が容易な医薬品が出尽くしつつある為である.
AI の活用は期間短縮に加えて開発成功率の向上, 費用抑制にも繋がっている.
Have a nice day!
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・この 「健康小話」 のﾌﾞﾛｸﾞは, はり･きゅう･ﾏｯｻｰｼﾞ ﾄﾐｲ
(http://www.ne.jp/asahi/shinqma/tommy/index.html)
の院長のﾌﾞﾛｸﾞです.
・鍼･灸･ﾏｯｻｰｼﾞ･按摩･指圧を初め, 広く, 東洋医学や健康, 人としての生き方等に関して, 日頃感じている事を書いて行きます.
･なお, 診療予約時, 「このﾌﾞﾛｸﾞを読んだ」 と言って戴いた患者さんは, 初診料が半額となります.
･往診も承っております.
･心や身体に関する悩み事など, 何でもお気軽にご相談ください.
(E-Mail : tadashi.fukutomi@jcom.zaq.ne.jp)
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･Premium Healing Oil Massage is available!
･学割適用始めました.
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最大で 3 割弱の開発期間を短縮し, 開発費の削減にも繫がると期待される.
新薬開発は候補化合物を設計して化学合成する "創薬研究" と, 細胞や動物で薬効や毒性を調べる "開発研究", ﾋﾄへの有効性を調べる "臨床試験 (治験)" と, 厚生労働省への "承認申請" という, 主に 4 段階に分かれる.
全体で 9 - 17 年懸かり, 成功率は 2 万分の 1 以下, 開発費は 1000 億円以上になるとみられている.
最短でも 5 年程度懸かる前半の創薬研究と開発研究に AI を導入すれば, 期間を 2 年半に短縮出来る可能性があるとされる.
ｱｽﾃﾗｽ製薬は, 癌などを治療する抗体医薬の薬効に関わる性質を, 抗体を作る前に AI で予測する技術を開発している.
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新たに設計した抗体のｱﾐﾉ酸配列を参考に, AI が有望な抗体を絞り込む.
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東京工業大学の関嶋 政和准教授は, 病気に関わる分子と強く結合する化合物を AI で探す技術を開発したと言う.
抗癌剤の効き目などに関わる既知の標的分子と, 約 4 万種類の化合物の結合力を AI が学習.
その後に未知の化合物との結合力を, 1 割以上高精度で予測した. 1 年後の実用化を目指している.
AI による新薬開発期間の短縮に向けて, 産学の共同研究も本格的に始まっている.
京都大学は富士通, 武田薬品工業など 90 社以上と 「LING」 と呼ぶ研究ｸﾞﾙｰﾌﾟを結成.
薬の標的になる分子の探索や化合物の改良などを支援する約 30 種類の AI を 2 - 3 年以内に作ると言う.
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近年は新薬開発の難易度が高まり, 開発期間が延びている.
化合物と強く結合する一部の標的分子などを狙っているが, 開発が容易な医薬品が出尽くしつつある為である.
AI の活用は期間短縮に加えて開発成功率の向上, 費用抑制にも繋がっている.
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