第12話
AI創薬
薬づくりの10年を縮める
この解説は一般的な説明で、医療上の助言ではありません。診断や治療は、医師にご相談ください。
1つの薬に10年以上。その長い道のりの、どこをAIが短くしているのか。期待と現実。
この動画で話すこと
新薬は、10年以上と1000億円超をかけて、9割が途中で脱落します。AIが標的も分子も見つけたという薬の候補は、いま最終段階の試験へ。一方で、承認までたどり着いた例はまだありません。期待と現実を、5分で整理します。
章
- 10年、1000億円、9割脱落
- 今日の現在地
- 薬づくりは障害物競走
- 実例：AIが見つけた薬の候補
- 日本の取り組み
- 承認された薬は、まだゼロ
- はずれくじを先に抜く
- 次に見るなら
- 応援のお願い
ナレーション全文
新しい薬を1つ世に出すのに、かかる年月は、10年以上。費用は、ざっと1000億円を超えます。
しかも、人での試験にたどり着いた候補の、およそ9割が、途中で脱落。世界一高くつく、「やっぱりダメでした」です。
薬づくりは、長い障害物競走です。まず、病気の原因になるタンパク質、「標的」を探す。そこにはまる分子を設計する。動物で確かめ、人で3段階の試験。
AIが得意なのは、前半です。標的の候補をデータから洗い出し、鍵穴に合う鍵、つまり分子を、何百万通りも設計して、ふるいにかけます。
実例があります。肺が硬くなっていく難病の薬の候補、レントセルチブ。標的も、分子も、AIが見つけた、と開発元は説明しています。
開発元によれば、標的の発見から、薬の候補が決まるまで、およそ18か月。ふつうは、数年かかる区間です。
2025年、71人の患者さんでの試験では、12週間で、肺活量が平均98ミリリットル増加。偽薬のグループは、20ミリリットルの低下でした。
2026年には、最終段階の、第3相試験が始まっています。
日本でも、中外製薬が、AIで抗体を設計する技術を発表。結合の強さが1800倍以上になる抗体を、AIが提案しました。
スーパーコンピュータ「富岳」を使った創薬の共同研究も、進んでいます。
では、AIが設計して、承認までたどり着いた薬は、いくつあるか。調べた限り、まだ、ゼロです。
先ほどの試験も、人数は少なく、期間は短い。本当に効くのかは、これからです。
AIは、候補を数秒で出します。でも、人の体は、早送りできません。12週間の試験には、12週間かかります。
それでも、意味はあります。ダメな候補を、試験の前にふるい落とせれば、10年と1000億円の賭けを、少しはましな賭けにできる。
AI創薬のいまの実力は、「魔法の薬を作る」ではなく、「はずれくじを、先に抜いておく」。地味ですが、命と時間の話です。
出典・参考
- Wouters, McKee, Luyten, "Estimated Research and Development Investment Needed to Bring a New Medicine to Market, 2009-2018", JAMA 323, 844 (2020)
- BIO, "Clinical Development Success Rates and Contributing Factors 2011–2020" (2021)
- Xu et al., Nature Medicine (2025)（rentosertib 第2a相）https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40461817/
- Insilico Medicine の発表（2026年7月、第3相開始）
- 中外製薬 ニュースリリース（2021年3月22日）https://www.chugai-pharm.co.jp/news/detail/20210322150001_1087.html
- 富士通・理化学研究所の発表（2022年5月）
- Jayatunga et al., Drug Discovery Today (2024)