AIは研究者を代替する存在なのか――共同研究現場から見えた「クオリティとスピード」を高めるパートナーシップ
同社のプラットフォームは、製薬企業や大学との共同研究を通じて検証が進められている。同社の説明によれば、特にHit探索からLead化合物選定において期間短縮や意思決定の高度化が見られるとして評価を得ているという。
大学との共同研究では、創薬初期にAIによるスクリーニングを実施し、Hit-to-Leadプロセスを短縮した。研究者からは「選定精度が向上し、仮説検証に多くの時間を充てられるようになった」と評価されている。
製薬企業との共同開発では、人員の制約で多数の条件を検証できない課題に対し、AIの逆合成解析と自動化を組み合わせ、最適化期間を短縮したという。研究者は実験作業から離れて分子設計などに注力できるようになり、現場からは「AIは研究者に代わる存在ではなく、クオリティとスピードを高めるパートナーである」との声が寄せられていると劉代表は話す。
自動化の先にある「人間にしかできない領域」とは――新規モダリティ展開と日本のエコシステム構築の方向性
AIと自動化の進展により定型業務の自動化は進むが、劉代表は「研究テーマの設定や仮説構築などの中核的な意思決定は、依然として研究者の専門知識と創造性に支えられている」と指摘する。AIは研究者の意思決定を支援し、生産性を高めるためのパートナーであると同氏は強調する。
同氏は業界関係者に対し、データドリブンな環境を構築して反復実験をテクノロジーに委ねることで、疾患生物学の解明や新規モダリティの創出など高付加価値研究へリソースを投入することを推奨している。患者に向けては、AIによる期間短縮と成功確率の向上が、アンメット・メディカル・ニーズに応える治療法の実用化を加速させることへの期待を示す。
今後の展望として、同社はプラットフォームの高度化に加え、ペプチドや核酸などの新規モダリティへの展開を進める方針だ。さらに創薬エコシステムの構築を推進し、産学官連携を強化しながら日本発技術のグローバル展開を目指す。
【取材協力】
株式会社アクセラレート・バイオ
代表取締役社長 劉 順俊
https://accelerate-bio.co.jp/
