2025 年 10 月 8 日の 1 日カンファレンスでのシアトル バイオテクノロジーおよび AI パネル。左から: Alex Federation、Talus Bioscience。エリック・プロッコ、Cyrus Biotechnology;マーク・ラジョイ (Outpace Bio);ジェイミー・ラザロヴィッツ、Archon Biosciences;そしてクリス・ピカード、マドロナ。 (ライフサイエンスワシントン写真)
シアトルの数十のバイオテクノロジー企業は、人工知能を使用して新しい治療法を設計しています。しかし、今週開催された業界リーダーと投資家らの会議で、科学者らは、AIには多大な期待が寄せられているものの、期待は現実に根ざしたものであるべきだという微妙なメッセージを発した。
ライフ サイエンス ワシントンの業界団体と投資会社マドロナは、シアトルのダウンタウンでバイオテクノロジー、医薬品、AI を探求する 1 日フォーラムを主催しました。
「一部の AI モデルの機能の幅広さと奥深さについて、多くの誇大宣伝が行われています」と、Archon Biosciences の CEO 兼共同創設者である Jamie Lazarovits 氏は述べています。研究者は、モデルによって生成されたデータから結論を導き出す際には「非常に注意する」必要があると同氏は述べた。
それでも、楽しみにしていることはたくさんあります。
サイラス・バイオテクノロジー社の首席科学者エリック・プロッコ氏は、「15年前はSFだったものが、今では現実になっている」と語った。 「確かに、多くの誇大宣伝が行われてきましたが、それでも大きな可能性があり、目まぐるしい進歩が見られることもあります。」
Lazarovits と Procko は、AI を活用するシアトルのスタートアップ 4 社を含むパネルの一員でした。各社は医薬品開発におけるさまざまな課題を解決しています。
1年前に2000万ドルの資金を得て休眠状態から浮上したArchon社は、AIを利用して、抗体が標的細胞に結合して他の細胞を回避するのを助ける抗体ケージ（AbC）として知られる独自のタンパク質構造を設計している。サイラスは、免疫原性として知られる課題である免疫系反応を引き起こす領域の特定と排除に重点を置いて医薬品を設計しています。 PitchBook によると、設立10年の同社は3,660万ドルを調達したという。アウトペース・バイオは2021年に設立され、2億ドルの資金を調達した新興企業で、がんの90％を占める固形腫瘍に対するT細胞療法の強化を目的としたタンパク質の開発を行っている。腫瘍は非常に効果的であるため、多くの場合 1 か月以内に効果がなくなる現在の T 細胞療法を挫折させます。 2020年に設立され、2,000万ドル近くを調達したTalus Bioscienceは、遺伝子のオンとオフを切り替える「レギュローム」の一部であるタンパク質である転写因子をターゲットにしている。同社は、特定の発がん遺伝子を活性化する転写因子を標的としている。
パネリストは自分たちの研究について議論することに加えて、バイオテクノロジー研究において AI をどのように使用すべきか、すべきではないかに関する重要な原則を特定しました。
研究者を補充するのではなく、強化する
Outpace の共同創設者兼 CEO である Marc Lajoie 氏は、この AI ツールを、SF 映画『エイリアン』でリプリーらが重い荷物を移動したり、ET ゼノモーフの女王と戦うために着用したロボット外骨格に例えました。
「それは研究者をより良い人間にします」と彼は言いました。 「私たちは研究者を置き換えようとしているわけではありません。」
モデルは現実を満たさなければなりません
ラザロヴィッツ氏は、AIは興味深い手がかりや情報を生成できるが、細胞や生物を使った実際の実験でテストされるまではあまり意味がない、と指摘した。
「新しいモデルや新しい AI 手法の導入を検討しているときはいつでも、こうしたシリコンの検証を行うことは信じられないほどエキサイティングです」と彼は言いました。 「しかし現実には、ウェットラボでは実際に何をテストするのでしょうか？」
本当のボトルネック: 臨床試験
AI は新しい治療法を設計するのに最適ですが、医薬品開発プロセスで最も費用がかかり、難しいのは、AI が患者にどのように作用するかを決定することです。
「AI が医薬品開発のゲームを実際に変える最も影響力のある分野は、小規模でより堅牢な臨床研究の実施です」とラジョワ氏は述べています。同氏は、これを実現する方法は、複数の機能を果たすより優れた薬剤候補を見つけることだと付け加えた。
私たちは依然として AI の画期的な瞬間を探しています。
Procko 氏は、AI がバイオテクノロジーと薬学の進歩を促進するのを今も待っています。
「最近の AI はタンパク質の構造を予測するのに優れていますが、創薬に関して言えば、キラー アプリはまだ見つかっていません」と Procko 氏は言います。 「AI を使用すると、以前は製造できなかった新薬を作成できるようになりました。どのようにして変革をもたらすことができるのでしょうか?」
この質問は、パネルや会議で議論された中心的な緊張を捉えています。 AI はシアトルのバイオテクノロジー企業の医薬品設計への取り組み方を変革しつつありますが、業界は依然として計算上の期待と臨床的証明の間のギャップを乗り越えています。
