多くの疾患は、依然として十分な資金や注目を得られていません。新薬の発見と開発の成功率は、一般的に低いままです。
人工知能（AI）とシミュレーションは、治療薬の設計方法を再定義するとともに、不足しがちな必要なデータセットを提供することが期待される2つの技術です。
AIと量子技術は、医薬品開発にとどまらず、より優れた医療知見、予測型ヘルスケアの知見、サイバーセキュリティなどの提供にも役立ちます。
バイオテクノロジーの進歩にもかかわらず、現在も7,000以上の疾患には有効な治療法がありません。また、多くの感染症の治療法は十分な研究資金や製薬業界の関心を集めておらず、世界の健康格差は依然として続いています。世界保健機関（WHO）によると、世界人口の4分の1にあたる20億人が、必須医薬品を利用できない状況にあります。
人工知能（AI）と「シミュレーション」は、医薬品開発を再定義し、世界的な保健危機への対応力を高めることが期待される2つの技術です。
コストのかかる医薬品開発の道のり
新薬医薬品が分子から医薬品になるまでの道のりは、長く、骨が折れ、費用もかかります。1種類の医薬品の開発費用は、13億ドルから40億ドルに及ぶ場合があり、開発には10年から15年かかることがあります。有望な化合物は毎年何千も実験室で考案されますが、臨床試験に至るまでの過酷な道のりを生き残るのはごく一部にすぎず、そこでも成功は依然として保証されていません。米国では、臨床試験に到達した医薬品のおよそ88%が、最終的に承認を得られずに失敗しています。
医薬品開発を成功させるには、分子の組み合わせという迷路を進む必要があります。つまり、意図した効果をもたらしつつ、予期しない毒性や副作用を避けられる、最も有望な化合物を見極めなければなりません。十分なデータと計算能力があれば、AIはこうした問題の特定と軽減を支援し、より安全で効果の高い治療法の創出と市場投入の加速に役立ちます。ただし、がん、アルツハイマー病、その他これまで創薬が困難とされてきた疾患については、効果的な化合物を設計するためのデータや分析がほとんどない、あるいはまったくない場合もあります。
新薬開発の困難さ、費用、そして低い成功率は、どの疾患プログラムを進めるかに大きな影響を与えており、より稀な疾患や治療が難しい疾患、また貧困層に不釣り合いに多く影響を与える疾患の治療薬開発が敬遠される要因となっています。
AIとシミュレーションの可能性
これまで創薬が困難とされてきた標的がもたらす課題を克服するには、AIの領域を超えて、第一原理に基づく物理学の世界へ踏み込む技術が必要です。AIが効果的な治療薬を設計するためのデータがない場合でも、シミュレーションによって空白を埋めることができます。バイオ医薬品の化合物をデジタルでモデル化し、人体内の分子標的との化学的相互作用を迅速にシミュレーションすることで、新たなデータセットを生成できるのです。
こうしたデジタルツインのシミュレーションには高度な計算技術が必要です。現在は従来型のグラフィックス処理装置（GPU）ハードウェアが用いられており、将来的には、電子レベルの分子相互作用を支配する量子力学の方程式を解くため、GPUと量子を組み合わせたハイブリッド型チップセットが用いられると見られています。近年のGPU性能の向上により、これらのシミュレーションは実用的な規模で実行できるようになり、これまで不可能だった形でシミュレーションの可能性が引き出されつつあります。
AIと量子物理学を活用し、コンピューター上で科学実験を行うアプローチにより、これまでは長期間かつ高コストの物理的実験によってしか答えられなかった問いへの答えが明らかになりつつあります。分子レベルでの化学的相互作用を観察することで得られる知見は、最も治療が難しい疾患に対する有望な新しい治療法を開発するために研究者が必要とするデータを生み出します。
米国では、臨床試験に到達した医薬品のおよそ88%が、最終的に承認を得られずに失敗しています。
ジャック・ハイダリー、最高経営責任者、SandboxAQ
創薬以外への応用
先進的なコンピューティング技術の影響は、医薬品開発にとどまりません。量子センサーは、周囲の環境に対する本質的な感度を備えており、重要な臓器を取り囲む磁場のごくわずかな変化まで測定することで、精密な医療画像診断や診断を可能にすることが期待されています。
AIと組み合わせて背景ノイズを除去することで、これらのセンサーは、これまでベッドサイドでは得られなかった医療知見や画像を提供できるようになります。従来の画像診断機器が利用できない、使用できない、またはコスト面で導入が難しい農村部、遠隔地、軍の病院、救急車その他の場所でも使用できるよう、これらの機器をより高性能で、持ち運びやすく、費用対効果の高いものにする取り組みが進められています。
予測機能は、その他のヘルスケア関連の知見を提供し、世界のサプライチェーンおよび物流を最適化することもできます。十分なデータがあれば、公衆衛生上の脅威に対処する可能性があります。必須の医療資源、原材料、物資の需要の急増を予測する能力を高め、それらを最も緊急に必要とされる地域へ効率的に届けることができます。
さらに、サイバー攻撃が増加し続けるなか、特に医療機関を狙った攻撃に対しては、耐量子暗号の標準に沿った最新の暗号管理を導入することで、現在および進化する脅威から組織を守ることができます。知的財産やその他の機微な医療データを保護することは、研究開発（R&D）コストの削減につながり、手頃な価格にも影響を与える可能性があります。
世界のコミュニティを通じた可能性の開放
COVID-19のパンデミックは、世界の医療システムの能力を試すとともに、多くの欠点を明らかにし、改善の余地があることを浮き彫りにしました。その中には、将来のパンデミックを防ぎ、医療提供を改善するための新たなプロセスや技術を開発するために、学術界と技術・製薬・政府セクターとの間で、より強力な国際協力が必要であるという点が含まれていました。
技術面では、QuPharmは17社からなるコンソーシアムであり、Pistoia Alliance、Quantum Economic Development Consortium、およびInnovate UKのIndustrial Strategy Challenge Fundと提携し、ヘルスケアにおけるAIと量子技術の応用を探究しています。その明言された目的は、「イノベーションへの一般的な障壁を克服し、R&Dを変革する」ための量子コンピューターを構築することです。
世界経済フォーラムの「国家量子ブループリント」で詳述されているように、このような協力は、これらの高度に専門化され、資源集約的な技術が持つ大きな影響を完全に実現するために不可欠であり、世界的かつ分野横断的なパートナーシップの重要性を浮き彫りにしています。
今後の展望
AIやシミュレーションといったその他の先進的なコンピューティングの枠組みは、患者ケアに革命をもたらし、新薬の迅速な創出と、最も必要とされる時期と場所での供給を可能にすることが期待されています。次世代の科学者が新たな治療のフロンティアを探究し、高度化された医療画像診断やサイバーセキュリティを活用し、予期しない世界的な保健課題に備える力にもなり得ます。
AIとシミュレーションの可能性は無限ですが、私たちは協力し、ギャップを埋め、ヘルスケアがより利用しやすく、効率的で効果的な未来を受け入れなければなりません。より良いヘルスケア、社会、そして人類のために、この変革の旅に共に踏み出しましょう。
