FRONTEOの守本正宏代表取締役社長は7月10日のメディア・ＩＲセミナーで、独自開発した特化型ＡＩ「KIBIT」を使ったＡＩ創薬に本格参入する方針を明らかにした。同社が考案した仮説生成モデルを活用し、新規性の高い標的候補やバイオマーカー探索を行い、最終的な医薬品開発の成功確率を大幅に改善するというもの。すでに複数の製薬企業とコンタクトしている。守本社長は、「我々の創薬支援システム“Drag Discovery AI Factory”から世界中の新薬がこの仮説によって生まれてくる。こういった時代の実現を目指したい」と強い意欲を示した。

◎「このボトルネックを解消しない限り、医薬品開発の成功確率は飛躍的に改善しない」

「どの病気に対して、どの遺伝子を標的にするか。標的候補が2万から3万個あって、病気は1万以上ある。この組み合わせを見つけるには病気のメカニズムと病気が治るメカニズムを理解しなきゃいけない」－。守本社長はこう指摘する。続けて、「ここがうまくいかなければ、基本的に80%の候補化合物が有効性や安全性の問題で脱落してしまう。1化合物当たり約1000億円の損失になる」と述べ、これまでの新薬開発の成功確率の低さと、失敗分のコストが薬価などに転嫁されている現状に問題意識を表明した。その上で、「このボトルネックを解消しない限り、医薬品開発の成功確率は飛躍的に改善しない」と強調。加えて、現状のＡＩ活用が研究開発の時間短縮やコスト削減を主眼としたもので、「最も重要な最上流工程である仮説生成のＡＩ活用ができていない」とも批判、ＡＩアプローチの課題にも触れた。

◎医薬品開発の設計図を仮説生成として示す

その上で守本社長は、「新規性の高い標的分子を見つけて、これに関連するものを組み合わせ、疾患のメカニズム、治るメカニズム、どういう患者さんに効くか、安全性情報など、これはまさに医薬品開発の設計図を仮説生成として示すものだ」と述べ、「この仮説生成ができてくると大幅に成功確率が上がることになる」と断言した。特に、新規標的探索については、論文に報告の無い関連性を発見する同社独自の技術が、すでに効果実証済みだという。

今回のプロジェクトで同社が掲げる「Drag Discovery AI Factory」は、高度化された仮説生成により医薬品開発の成功確率を大幅に改善すると言い切る。疾患関連性が未報告の新規制の高い標的分子を探索し、網羅的かつアンバイアスに関連性の高いつながりで構成される疾患メカニズムなどを解析。さらに、一般的な統計・解析技術と補完的に組み合わせることで、「医薬品開発の設計図ともいえる仮説生成」の能力を向上させることが可能になる。

◎「医薬品開発のプロセス・イノベーションにつながるものだ」

守本社長は、「これまでは設計図なしに医薬品開発を進めていた。この仮説生成が出来ると大幅に医薬品開発の成功確率が上がる。まさに医薬品開発のプロセス・イノベーションにつながるものだ」と強調し、今後は実証フェーズにコマを進めていく考えを表明した。