アステラス製薬のAI創薬、2年かかっていた開発を7カ月に短縮できた理由とは

アステラス製薬はこのほど、AIを活用して創出した低分子のSTING阻害剤ASP5502が第I相臨床試験入りしたことを受けて、AI創薬に関する説明会を開いた。医薬品開発においてもAIやデータの活用が進められる中、同社は2019年から本格的なAI創薬を開始したという。

専務担当役員 研究担当CScO（Chief Scientific Officer）を務める志鷹義嗣氏は説明会の冒頭に、「ASP5502の第I相臨床試験入りの成果は、単にブームに乗ってAI創薬をうたっているわけではなく、最先端の科学技術を活用したことで、わたし達の創薬研究に新たな道を切り開くものであると確信している」と、振り返った。

• アステラス製薬 専務担当役員 研究担当CScO 志鷹義嗣氏

アステラス製薬が取り組むAI創薬研究

アステラス製薬では、マルチオミクス解析や病理組織診断といった疾患の理解から、標的同定と評価、ヒット化合物の同定、リード化合物の探索、最適化、前臨床試験まで、創薬研究の各段階にAI技術を用いているという。

低分子化合物であるASP5502の例では、研究者が持つアイデアを医薬品特性予測AIや医薬品デザインAIに反映した。さらに、同社が蓄積した低分子創薬の実験データも組み込むことで、独自のAIを構築。

ただし、高精度なAIを構築したからといって、すぐに研究者がAIを使い始めるわけではないという。「AIを導入した当初は、AIに対する拒否反応や使い勝手の悪さなどから、利用されない場面も多かった」と志鷹氏。

そこで同社は、研究者とAIがうまく対話しながら研究を進められる仕組みを構築し、AIの活用が浸透するよう工夫したとのことだ。その結果として、これまでに大多数の研究者がAIを活用する体制を整えた。

2020年からは、AI活用やデータの理解を支援する複数のシステムを統合するプラットフォームを構築。ADMET（Absorption：吸収，Distribution：分布，Metabolism：代謝，Excretion：排泄，toxicity：毒性、の頭文字を取ったもので、薬剤の安全性を評価する指標）予測や薬理活性予測、Off-Target（薬剤が標的以外のタンパク質と結合してしまうこと）予測、化合物構造生成といったシステムをそろえている。

「これらのシステムはインタフェースも重要で、研究者とのインタラクションを簡便にして新たな化合物のデザインを促進するようなシステムを構築している」（志鷹氏）

なお、プラットフォーム上の各システムはPCへのインストールが不要で、Webブラウザから利用できるという。こうした点に、研究者が気軽に利用可能な工夫が見られる。

• アステラス製薬の統合プラットフォーム