将来の医療における人工知能の重要な役割

今日の製薬業界が直面している最大の課題の 1 つは、新薬の開発と市場投入にかかるコストの高さです。このプロセスは長くてコストがかかり、生き残るためにはスピードとコストを最小限に抑えるという当時のビジネスの知恵の原則にすべて違反していました。人工知能は将来の医療業界で重要な役割を果たすでしょう。

製薬業界の現状

大手製薬会社にとって、新薬開発にかかる平均コストは12億ドルから20億ドル近くに増加しており、67%の増加となっている。過去 10 年間、この成長により全体的な利益は減少しました。すでに政府の規制、価格競争、健康保険ガイドラインの変更に直面している市場においては、これは受け入れがたい事実かもしれない。

さらに、製薬会社が最新の医薬品で臨床試験を通過したとしても、研究によれば、最終的に FDA の承認を受けるのは 10 社のうち 1 社だけであることがわかっています。

ヘルスケアにおける人工知能の新たな役割

医療界ではすでに AI 管理プラットフォームが採用されています。これにより、まだ十分に信頼されていなかったこの新しい技術が、最終的に人類を助けるために使用できることが証明されました。宇宙における人工知能の出現が多かれ少なかれ受け入れられているのもこのためです。

医師がより早く正確な診断を下せるように支援することから、特定の処置における医療過誤のリスクを軽減することまで、医療業界は AI との共生関係を築き、パートナーシップの恩恵を受けています。

同様に、ヘルスケアをテーマにした IoT では、接続されたデバイスにより、患者が自身の成功にさらに大きな役割を果たすことができます。データは内部デバイスからスマートウォッチや携帯電話などの外部デバイスに共有できるため、糖尿病患者は血糖値をより正確に監視できるようになります。

人工知能ロボットは手術室でも重要な役割を果たします。手術台上でのロボットの科学的操作により、より安全で正確かつリスクの少ない結果が得られるため、患者は外科医の技術的スキルについてあまり心配する必要がなくなります。

AIは大手製薬会社にとっての解決策となるのか？

ヘルスケアにおける AI の役割が拡大するにつれ、製薬会社が新薬を市場に投入する際に直面する財務上の課題を軽減し、全体的な効率を向上させることができるでしょうか?

製薬業界が進化を続ける中、医薬品の発見と開発プロセスにスマートソリューションを組み込むことで、経済的負担が大幅に軽減されました。

AI が製薬業界に及ぼす影響は次の 4 つです。

1. 人工知能は新薬開発の時間とコストを削減できる

2020年1月、英国のバイオテクノロジー企業エクセンシアは、日本の大日本住友製薬と共同で、人工知能を活用して強迫性障害の治療薬として新しい分子を発明したと発表した。 AIが重労働の多くを担うことにより、この治療法は予想されていた5年ではなく12か月で臨床試験に移行している。

2. AIは既存の医薬品の新しい用途を特定できる

AI による製薬会社の改善の基本的なポイントは、既存の医薬品カタログの新しい用途を特定することです。 AI は研究者の大規模で複雑なデータセットからパターンを見つけることができるため、薬と病気の関係を明らかにしたり、すでに市場に出回っている薬の新しい用途を発見したりするのに役立ちます。

GlobalData が 2020 年 8 月に発表したレポートによると、AI は医薬品の再利用と呼ばれるコスト削減策を実行しています。既存の医薬品を新しい用途に合わせて調整または再配合できる医薬品の転用が承認されました。

ロンドンの研究チームは、COVID-19を抑制する方法を見つけるために、人工知能技術プラットフォームを使用して、ウイルスの侵入/攻撃ポイントを阻害する既存の薬を特定しました。彼らは、COVID-19によるヒト細胞の感染を阻害できると予測される認可薬であるバリシチニブを特定した。彼らは現在、薬剤の配合を微調整するためにさらなるテストを行っています。

3. 人工知能は試験の成功率を向上させることができる

臨床試験の初期段階では、何年もの研究と臨床試験への数億ドルの投資が必ずしも市場参入を保証するものではないため、事前に勝者と敗者を予測する方法があれば、通常開発に投資される時間と費用を大幅に節約できます。

AI は、臨床試験のプロセスを 3 つの主要領域で支援します。プロセスをより高速にし、信頼性を高め、安全性を高めます。 AI 対応ソフトウェアは、コーディングエラーの検出や計算の調整に優れています。これにより、研究者は臨床試験のあらゆる側面を通じて薬剤を導くために特に人間による介入を必要とする、試験のより重要な側面に集中できるようになります。

さらに、AI は最初から最も有望な治療法を特定することで、試験の成功率を向上させるのに役立ちます。医薬品開発における初期の試行錯誤の重労働の一部を人間の研究者から機械に移すことは、良い治療法をより早く特定できるようになり、実現可能性の低い選択肢に費やす時間が減ることを意味します。

顧客体験の観点から見ると、AI は臨床試験における患者の疾患ターゲティングも改善しています。 IQVIA の予測分析およびリアルワールド ソリューション担当シニア プリンシパルである John Rigg 氏は、Applied Clinical Trials Online とのインタビューで、AI が患者データをキュレートして、堅牢な臨床試験に必要な多様性を備えた申請者を特定できる可能性があると示唆しました。

4. 人工知能が精密医療の市場を切り開く

マイクロソフトは、AI を医療アプリケーションに適用するイノベーター企業のひとつで、昨年 AI for Health を立ち上げ、他の画期的な技術とともに精密医療の科学に革命をもたらしました。

精密医療は、製薬および医療分野における根本的な変化となっています。画一的な医療と治療のパラダイムから、高度にパーソナライズされたケア モデルへの移行は、多くのビジネスの中心となっています。

ゲノミクス、つまり個人の遺伝子構成（遺伝子が環境とどのように相互作用するかを含む）の研究は、AI エンジンがパターンを見つけて効果的な予測を行うことを可能にするデータセットを提供します。これにより、製薬会社にとって巨大な新市場が開拓され、患者の遺伝子プロファイルに合わせて薬をカスタマイズできるようになりました。このように投与量や配合を変えることができれば、より効果的な結果が得られるだけでなく、副作用も回避できます。

精密医療は、希少疾患の治療や特定の集団を対象に設計された特別な医薬品のグループを指すこともあります。どちらの場合も、これらの薬剤の開発は一般的に困難で費用もかかります。また、ターゲット層が小さいため、利益の可能性は必然的に限られています。

これまで、このため大手製薬会社はこれらの特定の薬を開発することができず、一部の人々が危険にさらされてきました。しかし、分子や化合物の挙動を識別するために人工知能を適用することで、これらの希少疾患に対する効果的な治療が自動化され、加速化されるようになります。研究者は、新たな試験の実施に伴うリスクを軽減するために、特定の重点分野に向けられます。

結論は

過去10年間は​​、研究開発費が上昇し続ける一方で新薬の平均価値が下落したため、製薬業界にとって厳しい時代でした。製薬会社は必要な薬物試験情報をより迅速に入手し、関連薬物の市場成功率を加速させるとともに、薬物市場の成功率も向上させることができます。