ヘルスとヘルスケア

AI、量子テクノロジー、創薬の未来を拓く7つの鍵

Combined, quantum computing and Artificial Intelligence hold great promise for the discovery of new drugs — we must begin work now to ensure that potential is used right.

量子コンピューティングとAIを組み合わせることで、新薬の開発は飛躍的に進みます。この可能性を解き放つためには、今すぐに行動を起こす必要があります。 Image: REUTERS

Satwik Mishra
Acting Executive Director, Centre for Trustworthy Technology
Helen Huang
Senior Research Associate, C4IR Centre for Trustworthy Technology, World Economic Forum
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ヘルスとヘルスケア

本稿は、以下センター(部門)の一部です。 第四次産業革命
  • 従来の創薬プロセスでは、新薬開発の成功率は10%未満です。
  • AIと量子テクノロジーの融合は、創薬の基本プロセスを最適化するソリューションを提供します。
  • AIと量子テクノロジーの導入には、実装上や倫理面での課題もありますが、「信頼できるテクノロジーのためのセンター(Centre for Trustworthy Technology)」が開発したフレームワークは、その対処法を示しています。

従来の創薬プロセスは、現在そして未来のグローバルなヘルスケアニーズに十分に対応しているとは言えません。初期の研究開発から臨床試験まで、その複雑なプロセスにかかる期間は10年にも及ぶとも言われており、医薬品の承認を得ることも簡単なことではありません。実際、90%以上の新薬開発が失敗に終わっているのです。

残念なことに、創薬におけるこうした課題は、人間が新たなウイルスや感染症に対して無防備な状態に置かれていることを意味します。世界保健機関(WHO)は、微生物に対して既存の薬が効かなくなる薬剤耐性(AMR)により、2050年までに1,000万人が命を落とすと予測しています。

一方、AI(人工知能)と量子テクノジーの進歩がこうした状況を大きく変えるといった期待もあります。既存の創薬システムを強化するため、こうした先端技術の活用が進んでいるのです。

量子AIが創薬の新たな時代を切り拓く

新たな最適化技術を含むディープラーニング手法は、標的分子の特定と検証に有用です。標的分子が特定されたのち、AIモデルが化合物の相互作用を探索・最適化することで、与えられた標的分子に対する効果的な化合物をよりスピーディーに発見することができます。また、量子テクノロジーは、AIの能力を高め、高性能な画像処理装置(GPU)は、AIモデルが並列処理により広範囲のデータセットから結果を迅速に得ることを可能にします。

AIと量子テクノロジーの融合により、分析ツールである量子機械学習(QML)が誕生しました。QMLは従来の機械学習とは異なり、より大規模なデータセットを活かし、より素早くかつ正確な結果を生み出します。また、この技術は、分子結合配向の探索や薬物吸収の改善など、複雑な最適化の課題の対処に特に適しています。

創薬の新たなフロンティア

世界経済フォーラム第四次産業革命センターが運営する、「信頼できるテクノロジーのためのセンター(Centre for Trustworthy Technology)」は、医薬品開発プロセスの重要な段階である初期の発見から、後期の臨床試験までにおけるAIと量子テクノロジーの役割について詳しく説明しています。同センターの最新の白書「創薬の新たなフロンティア:AIと量子テクノロジー(A New Frontier for Drug Discovery and Development: Artificial Intelligence and Quantum Technology)」は、これらの技術の限界や、既存のシステムへの新たな技術の導入に伴う倫理的な議論を含む、製薬会社が直面するであろう課題について説明しています。

同センターは、変革の可能性を秘めたこうした技術を管理し、その機会を最大限に活用するため、先端技術の信頼性と有効性を向上させ、適切な使用を促進するためのフレームワーク「VITAL PIECES」を作成。AIと量子テクノロジーを創薬プロセスに適用する際の理にかなったアプローチを示しています。

量子AI創薬を全ての人のために

このフレームワークは、量子AIという新たなツールを最も効果的かつ責任ある方法で活用するための7つの重要な点に焦点を当てています。

1. 企業が、透明性、文書化、および正当な手続きの変更といった点を優先した上で、詳細かつカスタマイズされたリスク緩和計画を作成すること。

2. 医薬品開発プロセスの信頼性を維持するための、AIモデルの定期的な評価、バイアスを防ぐための慎重なデータ管理、強固なデータ戦略。

3. 規制当局との明確なコミュニケーションと、ソリューションの設計における学際的なアプローチにより、これらの技術の堅固な統合のための信頼を構築すること。

4. 創薬プロセス全体を通じて、安全性を重視しガイドラインを遵守すると同時に、業界全体へガイドライン採用を提唱すること。

5. AIと量子テクノロジーの統合の初期段階における、倫理的な原則に基づく協力とベストプラクティスの共有。これは、責任ある量子AIの導入に不可欠です。

6. 倫理的な原則とリスク緩和戦略について、全従業員を教育すること。

7. 先端技術のメリットとリスクがバランス良く考慮された共通のビジョンのもとで前進すること。信頼を維持し、医薬品への迅速なアクセスを確保する上で不可欠です。

AIと量子テクノロジーは、製薬業界に計り知れない利益をもたらそうとしています。一方で、業界では医薬品開発の固有の課題と責任を包括的に理解し、慎重かつ倫理的に注意深く、移行を進める必要があります。この技術統合を、確立された原則と倫理的ガイドラインに適合させることは、業界の基本である信頼と安全性を維持すると同時に、変革力を解き放つために不可欠です。

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