「いろんな創薬の戦略が立てられる」AIが変える“創薬の世界”“科学のあり方”【報道ステーション】(2024年10月10日)

今年のノーベル物理学賞と化学賞で、AI＝人工知能の研究が受賞しました。ノーベル賞の史上、異例のAI関連の連続受賞です。
薬を開発する企業では、AIの活用が浸透しています。
ペルセウスプロテオミクス・萩原真二研究開発部長
「（薬の開発は）トータル10年以上かかるが、最初の研究にかかる5年、7年のところは、1年くらいは短くなる可能性が高い」
Epsilon Molecular Engineering　根本直人社長
「（薬の開発に）かかる研究費が安くなってくる。それによって結果的に薬価とかも低く抑えられる」
ノーベル化学賞を受賞したデミス・ハサビス氏とジョン・ジャンパー氏。
2人が開発したAI『アルファフォールド』は、タンパク質の立体構造を予測することができるというもの。化学研究において、“大きな革命を起こした”と評価されました。
選考委員
「タンパク質の立体的構造を知るのは、科学者の夢だった。それは不可能とされていた。2人は、2020年にその暗号を解読した」
筋肉から細胞ひとつにいたるまで、私たちの身体はタンパク質でできています。タンパク質のもととなるのは、鎖のように並んだアミノ酸。この鎖が折りたたまれてタンパク質がつくられますが、どんな形をしているのか、1つ解明するにも数年から数十年かかっていました。しかし、このAIを使うと、瞬時にタンパク質の立体構造を予測してしまうのです。
開発を始めたのは2016年。わずか8年でのノーベル賞の受賞。AI技術が化学研究にもたらす影響の大きさを象徴しているのかもしれません。
Google　DeepMind　デミス・ハサビスCEO
「ノーベル賞が設立されたのは100年以上前です。当然ながら、当時はコンピューター科学は存在しません。いまでは、AIがツールとして科学分野に大きな影響を与えています」
Google　DeepMind　ジョン・ジャンパー氏
「ノーベル賞は、人にとって重要な科学分野をたたえるもので、『いま、AIが科学を変えている』と評価しているのです」
“ツールとしてのAI”。日本でもすでにその効果がみられてきています。
糖尿病の治療に関わるタンパク質を研究する福田さん。このAIは、なくてはならない存在です。
順天堂大学大学院医学研究科難病の診断と治療研究センター　福田宏幸さん
「アルファフォードで予測したタンパク質の立体構造。ほとんど寸分たがわぬ精度で予測できている。単純にタンパク質がどんな形をしていて、どこに結合し、病気がおこったり、薬が効いたりということが、立体構造がわからないと、やみくもに手あたり次第やっていくしかない。立体構造をベースに、いろんな創薬の戦略を立てられるようになった。これまで全く手掛かりのない、雲をつかむような世界だったのが、ようやくアプローチ可能な手が届きそうな領域に来ているのかなと」
◆AIが“科学”のあり方、そのものを大きく変えようとしています。
AI研究の第一人者、東京大学大学院の松尾豊教授に聞きました。
松尾教授は「科学は今まで、人間が仮説を立て、実験をしてトライアンドエラーを繰り返すことで結果を出してきた。それが、AIを使うことで、トライアンドエラーがなく、簡単に短時間で“結果”が出てきます。ただ、なぜ、その“結果”が出たのか、その部分はブラックボックスになってしまう」といいます。
今回、AIでヒトの体を構成するタンパク質の形を簡単に予測できるようになることで、その体に効果的に働く薬を見つけることがより簡単になります。がんや難病などに効く薬や、治療法のさらなる開発につながると期待されています。　　　　
過程が見えないのは、ちょっと不安もありますが、これについて、松尾教授は「人間の理解を超えたブラックボックスができてしまうが、今後、AIが発展していけば、より一層、こうした傾向が強まる。ノーベル賞は、“これも一つの科学の形だ”と示した」としています。
[テレ朝ｎｅｗｓ] news.tv-asahi....

[@くろすけ-j9j]

ニュースではこのノーベル賞のどこがすごいんだ？って思ってたが、立体構造がわかるのは確かに革命だな。

[@大二郎-w6f]

数年も経てば、ノーベル賞は全てAIが取るかもね。

[@西村ひろゆき-m8q]

メタリアルの株価上がるでこれは。まだ製薬業向けの企業は注目されてないからチャンス！

[@happy.town11]

研究者は凄いね。対してある新聞社はやたらとデジタル化やAI技術に対して、大したデータも提示せずに有害だと批判的なスタンスを取っていた。ノーベル賞を取るほどの成果を出されてしまった。

[@lonvic8220]

素晴らしい

[@gaijikimosugi]

AIってすごいよ(小並

[@gyber23]

これ、10年もすれば今は代表的な不治の病が劇的に治っていくね。

[@momochi9790]

同じディープ系AIと言っても、今話題の2022年以降の生成AIとは全くの別物と考えていいと思うけどね。この手のAIは、うん十年前からある識別器として「特徴」を見つける事だけに特化したものだ。基本的にハルシネーションもないしね（識別した特徴の良不良は存在するが嘘はない）

[@kenken5675]

開発費のほとんどが臨床試験費なので、費用より成功確率に寄与すると思う。

[@user-dj-mogumogu]

なぜブラックボックスになってしまうのかの説明が、まるでない。。。

[@ec5066]

ブラックボックスだから説明できなくね？

[@つなかん-j6e]

最後の方のスライドにある、「実験を繰り返す」行為をディープラーニングに置き換える事で結果が得られています。 このディープラーニングでは人間では物理的に不可能なほどの実験を試行回数を重ねることで特定のパターンを検出して最適な結果を得る。(全ての組み合わせを試し、得られた結果も更に全て組み合わせるを何重にも行う、このサイクル中に発生した良パターンの説明が出来ない為にブラックボックスとなる) ブラックボックス問題は当然ながら業界に携わる当事者達が一番懸念をしているため、なぜその「結果」に辿り着いたかの「過程」を重要視するAIの研究も進んでいます。

[@いくら-k4m]

普通にわかりそうですけどね

[@bxbtgr]

そのブラックボックスを解明するAiがそのうちできるかも？

[@flashnewlight1075]

ノーベル賞もコンピューターサイエンス部門も必要ですね。

[@yj5666]

日本でも創薬に頑張る人はいるけど治験のことを人体実験という国民性なので日の目を見ることは残念ながらありません。優秀な人が宝の持ち腐れになるので海外にいくしかないです。

[@mito8163]

AI(AlphaFold)を使うと、なぜタンパク質がそのような立体構造をとるのかがブラックボックスになってしまうというなら、実験を繰り返して立体構造を突き止めても、なぜその立体構造になるかは答えられないのですから、AIを使わないの研究のなかにも、ブラックボックスは存在します。ですから、ブラックボックスがAIに固有の欠点であるかのように報道することを意図されているのなら、ミスリーディングであり、間違っていると思います。 　そして、そのブラックボックスのなかを調べる研究は、AIがなかった時代から現在になっても、きちんと行われています。（それに、個人的には、遠からず、そのブラックボッス -- なぜタンパク質がそのような立体構造をとるのかという仕組み -- を調べる研究にも、AIが役立つことが実証されるのではと期待しています。） 　と、揚げ足をとるようなコメントで、すみません。しかし、この報道自体は、分かりやすく、興味深かったです。

[@松尾竜典]

シンギュラリティが起きて人類滅亡とかSFでありそう

[@alan0070]

あれ？AIにこんな事はできないって騒いでた人達は息してるんだろうか？

[@向野充]

🎉

[@ChiakiShirakawa]

思考停止丸投げ層を炙り出していっきに転換の契機

[@user-oz3br7bp7t-join]

AIがエッㇻ率は高いできました。