＜新薬開発プロセスの効率化で、少しでも早く安全な癌の治療薬を届けようとしているバイオテクノロジー企業がある。プレシジョン・メディシン（精密医療）を取り上げた本誌「AI vs. 癌」特集より＞
米バイオテクノロジー企業のアトムワイズは、特許を取得した人工知能（AI）システムを使って、どの癌治療薬がより効果的で安全かを予測する手法を確立しようとしている。共同創業者でCEOのエイブラハム・ハイフェッツに本誌ノア・ミラーが聞いた。
――最終的な目標は？
より効果的で安全な薬を開発すること、そして、薬を少しでも早く患者に届けることだ。
――どのような取り組みを？
暴走して病気を進行させる細胞を軌道修正させる方法と、細胞が成長と分裂を繰り返す原因を探っている。体内のタンパク質を組立ライン上の機械に見立ててみよう。細胞の成長と分裂を管理する機械が壊れて暴走すると、細胞の成長と分裂が止まらなくなり、腫瘍ができて癌になる。そんなとき、機械に障害物を投げ込めば、機械がそれを壊すことに夢中になる（ため、細胞の異常な成長と分裂は止まる）だろう。
現在、新薬の開発には約15年と数十億ドルがかかる。適切な治療を受けられずに1日が過ぎるたびに、人間の命と健康がむしばまれていく。
――どのようにして適切な薬を見つけるのか。
どの業界でも製品の設計にコンピューターを使っている。しかし製薬業界は、試作品を1つずつ実際に作って実験しなければならない。
新しい飛行機の設計なら、まず1000種類の翼をシミュレーションする。コンピューターが「88番は低燃費で音も静かだ」と割り出し、数千通りのシミュレーションを行った上でようやく試作品を造る。
このような効率性と設計プロセスを、生物学と新薬開発の分野にも導入しようとしている。
――AIとディープラーニングを使って？
そのとおりだ。共同創業者のイジー（イズヘール・ウォーラック）と私がトロント大学の大学院で生物学の計算処理を研究していたとき、同じフロアに偶然、ジェフリー・ヒントン教授のチームがいた。ヒントンは「ディープラーニング革命の父」の1人として、コンピューター科学のノーベル賞とも言われるチューリング賞を受賞している。
彼らの研究を最も初期から見ていた私たちは、画像認識と音声認識の技術を分子の認識に応用できると考えた。
――具体的なプロセスは？
例えば、小児癌の研究で実験に実験を重ねて、Xというタンパク質の働きを阻害できれば癌の進行を止められるという結論に至ったとする。急速に分裂を繰り返す細胞を全て殺すより、健康な細胞を傷つけずに癌を捕まえたい。そのために有効かつ安全な薬が必要になる。
ここでAIを使えば、従来の実験の2000倍の数の分子を検証できる。いくつかの組み合わせが（治療法の開発にとって）極めて有望だと分かったら、それらの分子を改良する。ここでもコンピューターを使えば一度に数十億の分子を判定でき、数十や数百の場合より「宝くじの当たり」を引きやすくなる。
先日発表した「10の10乗プロジェクト」では、小児癌治療の突破口を探すために100億個の分子のスクリーニング検査をAIで行っている。
――あなたにとって「成功」とは何か。
この分野の全ての人にとって、成功とは患者を助けることだ。アトムワイズは先日、米イーライリリー社と５億㌦以上の契約を結んだ。製薬業界を代表する大手企業が、AIによるアプローチを歓迎している。
――製薬業界の20年後について。
私たちは既に、過去最大規模のAIによる新薬開発システムを動かしている。1つの治療領域につき200以上のプロジェクトがあり、その約35％が癌関連だ。私たちの成功は、究極的には患者の成功だ。
＜本誌2019年10月22日号「AI vs. 癌」特集より＞
【参考記事】がん患者の42％が診断から2年で資産を使い果たす：米統計
※10月22日号（10月16日発売）は、「AI vs. 癌」特集。ゲノム解析＋人工知能が「人類の天敵」である癌を克服する日は近い。プレシジョン・メディシン（精密医療）の導入は今、どこまで進んでいるか。
