人工知能製薬は、人工知能分野で最も重要な進展分野の1つになります。
2014年に設立されたAI製薬企業InSilico Medicine（英矽智能）は、2024年3月27日に香港証券取引所にIPO上場を更新する書類を提出し、アジア太平洋地域で最初の上場するAI製薬企業になるための近道を切り拓きました。
英矽智能は、AI補助薬剤研究開発分野での優れた成績により、エヌビディアのCEOである黄仁勋氏から高く評価されています。AI技術の成長とともに10年間もの間AI技術を取り入れてきた企業として、英矽智能は最近、権威ある学術誌Nature Biotechnologyで発表された研究成果によって、黄仁勋氏を鼓舞させました。
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生成型AI革命によって新薬研究の新たな範例が生み出されました。
最近のエヌビディアGTC大会で、CEOの黄仁勋氏は何度もAIが医薬品分野で重要であることを強調しました。
黄仁勋氏は常にAIと医療の巨大な可能性に信念を持っていました。彼は15年前からコンピュータが医薬品発見に及ぼす影響を注視していました。最近、黄仁勋氏は、未来には誰でもプログラミングを学ぶ必要がなくなり、人類の生物学が最も有用な学問になると大胆に予測しました。
エヌビディアGTC大会の基調講演で、黄仁勋氏は、10年後にはAIがテキストやビデオだけでなく、タンパク質、遺伝子、脳波を理解することができるようになることは、生成型AIにとって革命的な分野になるだろうと指摘しました。
従来の薬剤研究開発の費用は高く、期間が長いという問題があります。世界の薬剤企業が年間で超過2500億ドル投資しています。
ワールド・ストリート・ジャーナルのジェン・ジー研究によると、2023年10月に公開された調査によると、大規模製薬企業が特定の薬剤を市場投入するために必要な平均費用は61億ドルを超えています。これは、市場が估計した26-28億ドルと比べてかなりの金額です。
エヌビディアの副社長、Kimberly Powell氏は最近のGTC大会で、AI技術の発展に伴い、製薬企業の研究開発投資がますますコンピューティングパワーとソフトウェアに移行することを予測しました。AI技術により、新薬開発の費用が大幅に削減され、薬物のマーケティングサイクルが短縮されることが期待されています。
英矽智能Natureの分冊紙の重要な論文：生成型AIが薬剤品をどのように開発するか？
2024年3月、英国のSilico Medicine社は、トップ科学アカデミージャーナル《Nature Biotechnology》の特集号で、生成型AIによって発見および設計された潜在的な「世界初」とされるTNIK阻害剤について、特発性肺線維症（IPF）の治療に用いるためのINS018-055の開発過程を全面的に紹介しました。この臨床前薬物は、世界初の生成型AIを用いた薬物であり、臨床前薬物のターゲット探索から2つの臨床試験までの経過を紹介しています。
この論文は、次のように草案を具体化しています：
- Pharma.AIプラットフォームのターゲット探索エンジンPandaOmicsを使用して、ディープフィーチャーシンセシス、因果推論、およびパスウェイの再構築を行い、潜在的な抗繊維化ターゲットを提出しました。
- PandaOmicsのNLPモデルによる大量のテキストデータ分析により、TNIKがIPF治療用の新しいターゲットとして確定されました。
- Chemistry42プラットフォームは、40種類以上の生成化学アルゴリズムと500以上の事前学習奨励モデルを組み合わせ、構造ベースの薬剤設計戦略に基づいて新しい化合物を生成および最適化し、試験候補分子INS018_055を得ました。全ての過程中、生成された試験分子は80を超えないほどでした。
- 全過程で約80個の分子のみが合成され、INS018_055は前臨床および第1相試験で良好な治療効果、安全性、および薬物代謝動態が示されました。
TNIKの提出から臨床前候補としてのINS018-055の提出までわずか18か月で、AIが駆動する薬物発見の高い効率性が浮き彫りになっています。
現在、この薬剤は中国とアメリカで第2相臨床研究が行われており、世界で2つの特発性肺線維症（IPF）治療薬が市場に出回っています。2025年にはIPF市場が50億ドルに達すると予想されています。
今回の上場申請書でもPharma.AIの数多くのアップグレードとAIによる薬剤の発見の加速が公表されています。
今回の主要な更新機能は次のとおりです。
- Copilotアーキテクチャ：大規模な言語モデルに深く侵入し、自然言語命令によって、標的識別、分子生成などのタスクを実行できます。
- ADMET予測器：機械学習モデルを統合して、小分子の吸収、分布、代謝、排泄、毒性（ADMET）特性を予測します。
- AIChemistry：分子構造とシミュレーション特性に基づき、自由エネルギーを予測するための深層学習を使用します。
Pharma.AIによる英矽智能の補完で、革新的な標的の前臨床候補薬を次々にノミネートし、がん、線維化など多数の適応症をカバーしています。
2023年12月、英矽智能は2種類の臨床前候補化合物をノミネートしました。
- 第2世代DGKA阻害剤：Pharma.AIによるエンパワーメントにより、選択的および安全性がさらに最適化され、抗PD-1/PD-L1耐性実体腫瘤の治療に使用できる可能性があります。
- 経口高選択的共有FGFR2/3阻害剤："unrestrained cancer"実体腫瘍の治療に使用でき、多数のFGFR2/3駆動薬効モデルおよび高頻度変異耐性モデルで優れた治療効果を示します。
2024年2月、英矽智能は、自社開発の化学生成エンジンChemistry42を利用して、再び臨床前候補化合物をノミネートしました。
独自の分子骨格を持つ潜在的な"類似ベスト"高選択的KIF18A阻害剤。この化合物は、選択的に染色体不安定ながん細胞を殺すことができ、がん治療に革新的な戦略を提供します。
新薬の開発だけでなく、英矽智能は、ChatGPT-4 Turboおよび独自の言語モデル（LLM）を使用して開発されたPaperGPT論文解説エンジンをリリースしました。言語対話機能を使用することで、このエンジンは、一般の読者でも最先端の研究成果を容易に理解できるように、論文に関する専門的な回答を提供することができます。
生成型AIは英矽智能の多くのビジネスで独自の役割を果たしています。
AI創薬企業の経営指標が改善しています。
新薬の研究開発は、薬物発見、前臨床、臨床の3つの段階から構成されています。
薬物発見の成功率は、開発段階に比べて相対的に高いですが、標的からリード化合物までの優先度の選択および最適化プロセスでは、薬物発見の総合的な成功率は51%にすぎません。
前臨床研究では、毒性およびその他のパラメーターの評価、化学合成および薬剤調合の最適化、および承認された臨床試験を実行するために必要なその他の研究を評価するために、動物モデル研究を含むことが一般的です。
臨床試験では、健康な被験者および患者で連続的な試験を実施し、薬物の安全性および有効性を確認し、規制当局からの承認を取得するために必要です。総合的な成功率はわずか12.9%にすぎません。
開発投資が高く、収益率が低い課題に直面して、多くの製薬企業は、AI支援に向けて進んでおり、費用を削減し、効率を高めています。
しかし、代表的なAI創薬企業の財務データからは、業界は依然として急速に成長期にあることがわかりますが、良好な傾向があります。
英伟达の投資を受けたRecursionを例にとると、
- 会社の設立以来、データの蓄積によって優位性を確立することに力を入れています。現在、医薬品および生化学データが25PB以上あり、それが中心的な資産となっています。
- Recursionは自動化された倉庫で週に数百万回の実験を行い、データベースを継続的に充実させています。
- CEOであるChris Gibsonは、生物学および化学の相互作用を記述する基本モデルを構築することを目指しており、それによって薬剤研究の全プロセスを根本的に変えることができると発言しました。
Recursionは現在、時価総額が43.88億ドルで、収益および現金流から見ると、まだ投資期間にありますが、収益成長の傾向が既に現れています。
ジェンジー研究によれば、AI制薬業界には3つの異なるビジネスモデルがあります。
- AI SaaS: AI医薬品研究プラットフォームおよびソフトウェアの私有展開の提供により、顧客データの利用を実現。
- AI CRO:自社データに基づくAIモデルによる薬剤発見結果の直接提供。
- AIバイオテック：自社データおよびAI技術を活用した新薬の自主開発。
Recursionと同様に、英鏖智能はソフトウェアライセンス、共同開発からパイプラインライセンスまでのビジネスモデルの完全性に依存しており、収益および現金流の転換点が現れました。
現在、同社のPharma.AIは、最高年額50万ドルのサブスクリプション料金ですべてのソフトウェア機能にアクセスできます。ライセンス化された医薬品にも開発の余地があり、より多くの利益のマイルストーンに達することで造血能力が持続的に改善される可能性があります。
財務報告データによれば、2023年に英鏖智能は収益5118万ドルを実現し、前年比で70％以上増加する見込みです。そのうち3900万ドルは、医薬品開発プロジェクトのライセンスによるもので、収益の主要な源泉となっています。
2022年と比較すると、英鏖智能の経営指標は大幅に改善しました。
- 純損失が約1019万ドル減少。
- 調整後の損失が約344万ドル縮小。
- 経営キャッシュフローが9200万ドルに達し、大幅に流入した。
- 現金準備が十分で、1.77億ドルに達します。
- 財務年度における正味現金消費は3070万ドルで、前年度よりも低くなっています。
AI製薬の台頭は、グローバルな新薬開発がAI革命によって再構築されていることを反映しています。
薬剤の発売を推進することは、AI製薬の次のマイルストーンです。
人工知能の医薬品企業は急成長しているが、真のハードルは市場検証である。しかし、この日はますます近づいている。
英矽智能の最も急速な製品、前述のISM001-055は、特発性肺線維症（IPF）の革新的医薬品治療に使用され、すでに臨床2相に入っている。これは、生成型AIを利用して世界で最も急速に発見され、設計された薬物である。
2023年6月、この薬剤はIPF患者において初めて投薬が完了します。このランダム化、二重盲検、プラセボ対照試験では、安全性、耐容性、薬物代謝動態、および初期的な有効性を評価することを目的としていて、中米で約40の研究センターで同時に実施される予定です。
同時に、英矽智能は2つのライセンスアウト契約を締結し、500万ドルを超える。
Exelixisは、USP1阻害剤のグローバル独占ライセンス（2023年9月）を締結しました。
- 契約の最初の支払いは8000万ドルであり、英矽智能はAI薬剤の外部ライセンスの先駆者として立ち上がりました。
- 英矽智能は、Exelixisに、ISM3091やその他のUSP1標的化合物を開発し、商業化するためのグローバル独占ライセンスを付与しました。
- 将来的には、後続の臨床開発、商業化、販売マイルストーンペイメント、および製品販売手数料を獲得することができる可能性があります。
Minarini GroupとのKAT6阻害剤との重要な協力関係が成立しました（2024年1月）。
- 総額5億ドル以上の契約で、Minarini Groupには、ER+/HER2-乳癌（乳癌患者の約70％を占める）およびその他のがんの治療に利用される新しいKAT6阻害剤のグローバル独占開発および商業化権が付与されました。
- この新しいKAT6阻害剤は、卓越した効果と良好な安全性を示しており、ER+/HER2-乳癌（乳癌患者の約70％を占める）およびその他のがんの治療に使用される可能性があります。
また、多数の自社開発、研究中の新薬が順調に進展しており、2つの製品が1相臨床に進入しており、より多くの適応症に拡大しています。
- 復星医薬との協力によるQPCTL小分子阻害剤の臨床試験が承認され、最初の臨床的マイルストーンに達しました（2023年8月）。
- 口服PHD阻害剤は1相臨床試験が開始され、炎症性腸疾患の治療に使用されます。この腸管限定性口服小分子阻害剤は、新しい分子の骨格とユニークな結合モードを有し、事前臨床研究で優れた安全性と顕著な抗結腸炎効果を示しました。2023年11月。
AIはグローバルな新薬研究開発の形を変えつつあり、AI薬剤の未来は来た。黄仁勲の言葉のように、将来は人間の生物学が最も重要な学問科目になるでしょう。 AIは、新薬の研究開発コストを大幅に低減し、新しい医薬品の市場投入を加速するでしょう。
同時に、より多くのAI薬剤企業が資本市場に上場するにつれて、市場はより豊富で多様な企業経営データを得ることができるようになります。これにより、業界の認知の境界が大幅に拡大され、投資家にとってより明確なAI薬剤のアプリケーション認識が提供されます。