AI（人工知能）の時代となり、創薬にもAIの技術が用いられるようになり、大きなインパクトがもたらされ、『AI創薬』と言われるようになってきています。
新たな治療薬の開発にAIが用いられ、効率的な医薬品の開発が期待されるようになってきています。
成功確率が上がる医薬品開発
医薬品業界では、膨大なデータから医薬品の可能性がある候補成分を検証し、新薬を開発していきますが、これにＡＩを用いることでより効率が良い医薬品の開発の可能性が期待されています。
ＡＩ（人工知能）は、人工知能学会の定義によると、「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの」となっていて、ＡＩを導入することにより、創薬の効率かとスピードアップが期待されます。
新薬を開発していくプロセスにおいては、医薬品の候補成分のスクリーニングを行い、仮説検証を繰り返していき、膨大な時間をかけて有効性や安全性などが検証されていきます。
ＡＩによる大量のデータ分析、コンピューター技術による課題解決方法の探索手法は、候補成分の構造から効果を予測したり、ターゲットとする幹部に有効成分を届ける医薬品設計、人体に使用した際の医薬品の効果や副作用を予測したりと、新薬開発のいろいろな段階で、ＡＩを利用することができます。
人がなかなか気づけない視点
ＡＩでは、これまで人があまり気づけなかった医薬品の効果を見出せる可能性も秘めています。
疾患についての新たな研究成果を用いて、製薬メーカーや研究危難の持つ大量の化合物ライブラリーを検索して、効果が見込める医薬品候補となる成分を探し出すのにもＡＩが活用されています。
日本では、国民皆保険の制度下で、国民一人一人の診察記録が蓄積されていて、こうした医療や介護に関連したビッグデータの使用活動を進めるべき法的基盤も確立されています。
医療関連のビッグデータを使うことで、疾患の予防策、介護の予防策、新たな治療法の開発、創薬につなげる産官学共同の取り組みなどが進められてきています。
ＡＩによる新薬開発プロセスの短縮
ＡＩを用いることで、新薬開発に費やされる時間も大幅に短縮してきています。
大日本住友製薬とエクセンティア（イギリス）は、２０２０年１月に強迫性障害治療薬の治験が開始されていますが、ＡＩをかつ表して開発した新薬候補化合物の世界初の臨床試験として日本で開始されました。
そこで見つかった新薬候補成分ＤＳＰ－１１８１は、効果を検証して医薬品を作り上げるプロセスにおいて、平均４年半かかるところを大幅に短縮して１年未満で完了しています。
ＡＩを用いた創薬はすでに実用段階にきていて、まさにＡＩ創薬の時代に入ってきたと言えるかもしれません。
