科学技術の進歩はどれほどの優れた薬を生み出すか

AIを使用して改善できる創薬コスト

開発期間　13年　⇒　9年

成功確率　25,000分の１　⇒　2,500分の1

開発費用　1,200億円　⇒　560億円

（日本製薬工業協会「DATA BOOK 2016」参考

化合物は 「10の60乗」以上存在し，ヒトゲノムに「２万種類」以上のタンパク質がコーディングされている。

コストと時間の問題から特定の化合物群やタンパク質群においてなされる場合が多く，「密なエリア」と「データが疎なエリア」が存在する。

スーパーコンピューター「京」の計算創薬プロジェクトおいて、3000万化合物と標的タンパク質631個の組み合わせ189億通りについて結合可能性を予測。予測正確度としては79%だった。

アルファー碁は10の360乗の組合せから高速に勝ち手を推定

となれば10の60乗の組合せから高速に活性化学構造を自動提案することも可能

「IT創薬」は、タンパク質の形状などの特徴をもとに、それに作用しうる化合物を新しく作り出すことができる。未知の化合物を作り出せれば、これまで「効く薬がない」とされてきたような疾患、難病にも、効果のある薬を作り出せる道が開ける。

2018年富士通は、がんの原因とみられるタンパク質に対して作用すると思われる、数多くの新しい化合物をコンピュータ上で設計。そのうち特に、タンパク質の形状に合致して安定して作用しそうな、8つの化合物を実際に合成し、実験を行ったところ、そのなかの1つががんに対して阻害する効果を示したのです。従来の創薬手法に比べれば、8分の1、つまり12.5%という確率は、非常に高い。

低分子治療薬（一般的に経口摂取する錠剤状の治療薬の大半）では次世代の治療薬を指向した生物学的ターゲットに対しての新規低分子化合物（治療薬）の同定とその開発がますます困難になってきている。

ヒットペプチドから得られる情報をもとに低分子化合物をデザインすることが近年可能に。この技術により、低分子化合物が有する経口吸収性等の優れた能力と、もとの特殊ペプチドが有する薬理活性等の優れた能力の両方を併せ持つ低分子化合物を創製することができる。