「AI×タンパク質」がもたらす、次なるブレークスルー【後編】 知の循環をエンジンに、革新を遂げる「創薬エコシステム」

日々、「できること」のレベルを急速に高度化し、対応領域を拡大しているAI。その利用により、医薬品開発の現場が大きく変わり始めています。AIを利用した高機能タンパク質の開発などを手掛ける株式会社レボルカ 代表取締役社長の浜松典郎氏をお迎えし、「AI×タンパク質」によって変革が進む創薬の世界を俯瞰するとともに、その将来に迫ります。後編では主に、タンパク質製剤の医薬以外への展開可能性を探り、併せて創薬エコシステムのあるべき姿について議論します。

参加者

浜松 典郎氏
株式会社レボルカ 代表取締役社長CEO

河 成鎭
PwCアドバイザリー合同会社 パートナー

西田 雄太
PwCアドバイザリー合同会社 ディレクター

AIがもたらした創薬の拡張性と、ビジネスの攻めどころ

河：
創薬がバイオロジーベースからデータ・AIドリブンな形に変わっていく中で、製薬企業がインハウスで持つべきAI技術と、外部のプラットフォーム企業に依存すべき技術とのすみ分けは、どのあたりで落ち着くことになるのでしょうか。製薬会社がすべてを自社技術として具備するのは不可能なほど創薬にまつわる科学は複雑化しています。レボルカのようなプレーヤーとオープンイノベーションで進めていくべき領域はどこなのか、そのあたりの見立てを伺いたいです。

浜松氏：
抗体というエリアに関しては、大手企業がそれぞれ持つ流れになるとみています。レボルカも抗体を手掛けていますが、重点は、酵素のような、抗体以外のタンパク質に置いています。

酵素は抗体と違い、一つ一つ顔つきが異なります。さまざまな企業とタンパク質の仕事をする中で蓄積されるデータを集積して、抗体以外のタンパク質に対して、ある程度予測ができる機械をつくろうと考えています。学習するデータがないと組み上げられないモデルですので、データを保有している企業に、自社の時間を使って取り組むよりも依頼した方が合理的だ、と判断してもらえるようにしたいです。

河：
酵素となると作用機序として希少疾患への応用が想起されますが、この領域が貴社としての優先的なビジネス領域となりますか。

浜松氏：
はい。弊社からNewsリリースしておりますが、現在希少疾患向け医薬品の研究開発を行っています。また、抗体領域においても、2つの異なる標的に同時に作用し、より効果的な治療を可能にする「バイスペシフィック抗体」など、新しい抗体が出てきていますから、チャンスがあるとみています。

西田：
AIがもたらした創薬の拡張性という観点では、AIを使ってゼロベースで創薬をするだけでなく、今あるタンパク質を改変して新たな付加価値を創出するといったドラックリポジショニングを検討するアプローチも、ビジネスとして有望になる可能性はないでしょうか。今後、様々なバイオ医薬品が特許切れを迎える中、このような特許切れ医薬品への適用や、点滴でしか使えない医薬品をインスリン注射のように利便性の高い剤形に変更するといったイメージです。

浜松氏：
ご認識として正しいと思います。私たちも以前は、まさにそれを指向したビジネスモデルでした。市場にある既存の製品に特性を与え、差異化を図った「バイオベター」と呼ばれる医薬品を開発する戦略です。ただ、この市場には先行品がありますので、ビジネス的に非常に価値の高いものを生み出さないことには資金が集まりません。また、先行品と分子が異なるため、同じ機能だったとしても、臨床試験をやり直す必要があります。そのコストを補って余りある価値を生む製品でないとビジネスとして成立しづらいです。

医薬以外からも届く、高機能タンパク質への秋波

西田：
レボルカのビジネスモデルとしては、CRO（医薬品の開発業務受託）型ではなく、上市までのマイルストーンごとに支払いを受けながら、リスクとプロフィットをシェアする伴走型を志向しているのでしょうか。

浜松氏：
そうですね。レボルカには2つの事業がありまして、1つは自社開発です。これは医薬を目指しています。希少疾患を対象にした医薬品開発を2024年から開始して、私たちの技術とアセットで作れる収益性の高い領域を選んでいます。もう1つは、今お話しいただいた、パートナーと一緒に創薬に取り組む伴走型の事業です。製薬会社だけでなく、タンパク質を扱う企業からもお話をいただく機会が増えていまして、共同研究型・伴走型の事業でも成長を目指しています。

西田：
医薬品開発は、巨大な資本がないとサステナブルにパイプラインをつくることは難しいと言われます。それでも自社開発を手掛けるのはなぜでしょうか。

浜松氏：
これは私たちの経験であって一般化できるかどうかは分かりませんが、伴走型には資金が集まりにくいのです。アセットを生み出す形でないと、リスクマネーは入って来ません。レボルカが医薬事業を始めるに至った背景もここにあります。医薬品開発はどんどんお金を回していくハイリスクなビジネスですから、伴走型でいけるのが理想ではあります。

西田：
先ほど、製薬会社以外のタンパク質を扱う企業からも声がかかるとおっしゃっていました。化粧品や合成ホエイプロテインを利用した食品など、様々なバイオ由来製品が数多く登場しています。医薬以外の他産業への展開についてもお考えをお聞かせください。

浜松氏：
ご指摘のように、化学を中心とする産業界でも、高い機能性のあるタンパク質へのニーズが高まっています。あとは、グリーンバイオですね。二酸化炭素の固定化やバイオプラスチックにタンパク質を活用する際に、天然に存在するタンパク質はそのままでは使えず、高機能化が望まれています。社会貢献という意味では、そういったところも拡充していきたいと考えています。

西田：
バイオ燃料についてのニーズも高いように思います。

浜松氏：
はい。さまざまな産業分野でタンパク質や酵素のニーズはあると思います。そういう企業との接点をどのようにして持つかが課題の一つですね。

日本でエコシステムが機能するために必要なこと

西田：
ビジネスエコシステムに関する見立てをお伺いします。新しい芽に対する投資環境から、顧客や事業パートナーの関係性、コミュニケーション環境まで日本と米国では様々な違いがあるかと思います。浜松さんはボストンにいらっしゃいますので、こうした違いを肌で感じていたのではないでしょうか。

浜松：
そうですね。米国はエコシステムが完全に形成されています。その中には研究者もビジネスをする人たちもファンドもいて、医薬品であれば医師もいるというように、関連する人たちのネットワークがかなり高いレベルで確立されています。

しかも、人の流動性が非常に高い。企業にいる人が、ある時はアカデミアにいて、また企業に戻るといったような形で、幅広く知識を蓄えている人たちが機能的かつオーガニックに動いているイメージです。流動性の高さを前提とした、人の有機的なつながりがあるからこそ、エコシステムが成り立っていて、大きなお金が動いていると思います。日本でもエコシステムをつくろうという動きは活発になっていますので、どういう形になるのかについては興味を持っています。

西田：
人の動きのダイナミズムは、日米の大きな違いの一つかと思います。日本がエコシステムを充実させる上での課題をどのようなところに感じていますか。

浜松氏：
繰り返しになりますが、人の移動だと思います。1カ所にとどまるのではなくて、活動の場をどんどん変えながらキャリアをデベロップしていくことを良しとする価値観が広がっていく必要があると思います。日本も以前と比べて違ってきていると思いますが、あとは、これのスピード感かなと。

もう一つは、経験を積んだ人の流動性です。大手である程度の経験を積んできた40歳代、50歳代の人材が、その経験を生かして新しい組織に出ていき、チャレンジできるかどうか。分かりやすいのは「医師」ですね。米国の場合、医師がさまざまな「仕事」に従事しています。臨床医が、今度は製薬会社で研究に携わり、また臨床現場に戻っていくことが普通にありましたし、ベンチャーキャピタルなどの投資サイドにも医師がいました。米国では医師のキャリア形成に非常に多くの選択肢があると感じます。

専門人材が能動的に活躍の場を変えていくダイナミズムが必要

河：
日本の製薬企業の多くはパイプラインが先細り、手金での投資が難しい一部企業は売却の方向へ向かうという予測もあります。こうした企業に所属する人材について、特に研究系人材の受け入れ先について深刻な状況が到来する可能性もあるかと思います。経験を重ねた40～50歳代の受け皿として、貴社のようなスタートアップはマッチするのでしょうか。

浜松氏：
「行き先のイメージがない方の受け皿」という形になると、多分ノーだと思います。自分で目的意識があって、経験を次にここで生かそうという能動的な姿勢がないと難しいはずです。

一方、大手で創薬に携わっていたのであれば、その人が持つスキルを生かせる場所はあるはずだと思います。例えば、レボルカは医薬を始めましたので、CMC（原薬研究、製剤研究、品質保証、品質管理など、医薬品を作るために必要なプロセス）関係の経験を持っている人材を探しています。大きな企業の日常的な仕事で得た経験は、小さな企業にとって非常に価値がありますし、そういったところに来ると、キーポジションを得られる可能性もあります。

河：
規模が小さい企業で高いポジションを得て、次にそのポジションで大企業に移籍して、より多くのサラリーを得る例は、アメリカでは当たり前のように見聞きします。確かに、日本ではあまりないですよね。

浜松氏：
小さい企業に行く選択が、ネガティブなことではなく、ステップアップなのだという捉え方が広がってくると、日本でも能動的に外へ出ていくモチベーションが出てくるのではないでしょうか。

西田：
流動性やつながりの主体を企業間で見た場合はいかがでしょうか。前編でタンパク質の立体構造解析と予測ができるAIプログラムの話がありましたが、公開後に製薬業界全体で、AIによる創薬が大きく前進しました。当該プログラムの場合は無料公開という形でしたが、このようなプラットフォーム、もしくは一定の機能などを媒介とした同種企業間の協業についてはどのようなお考えでしょうか。

浜松氏：
正対した答えではないかもしれませんが、先日、「株式上場（IPO）をした後、日本の企業はほぼ例外なく株価が下がっていくが、海外はそうとは限らない」という記事を目にしました。日本企業はIPO後にM＆Aをしないことがその原因だという指摘でした。確かに、自分たちに足りないピースを加えていろいろな技術を取り入れ、新しいものを生み出せば、企業の価値は上がるわけです。それをIPOで得た資金で行う戦略は、米国ではよく耳にしますが、日本では意外と見ません。その「足りない部分」を横のつながりで吸収していく方向性はあるかなと思います。

「知の巨人」＋オートメーションで、劇的に変わる研究現場

西田：
最後に、AI創薬の未来についてお考えを伺いたいと思います。AGI（Artificial General Intelligence＝汎用人工知能）の実現が数年後には実現するのではといった予測や、その後、ASI（Artificial Superintelligence＝人間の知能を遥かに超えるレベルの汎用人工知能）の時代が来るといった見方もあるかと思います。こうしたAI自体の進化は、今後のビジネスにどのような影響を与えていくものでしょうか。

浜松氏：
私たちも、自社のビジネス目的で開発しているAIのシステム以外に、それをアシストするAIシステムを導入しようとしています。文献や特許の情報から欲しいデータを抽出するといった、人が時間をかけていた仕事にAIが入ることで効率化が図れますので、業務に組み入れていくと思います。また、普段ラボでメンバーが考えたりしていることは、時間がかかったり、チームでやったりすることが多いです。ここにAIが入って自動化できないかと取り組んでいるところです。

その延長でいくと、AIの導入によって、違いがたくさんある情報でもまとめてサマライズできるようになっていますよね。一般論ですが、例えば大学の研究室にある実験データなどをスキャンして読み込ませて、「知の巨人」のようなものを作れば、過去何十年間か分の実験やアイデアを全て学習したシステムができることになります。すると、研究者がそのコンパニオンに聞くことによって、多様なアイデアが出てきて、実験結果の解釈や、その後の戦略についても有益なサポートが得られるといった世界が現実化するかもしれません。

西田：
何でも知っているベテランがいつもそばにいて相談できるような世界ですね。

浜松氏：
さらに、それをラボオートメーションのロボットとつなげれば、実験までもが行われて、翌朝か2日後にはデータが出ているといった世界もあり得ます。

河：
もし、そこまで発展するとすれば、研究開発の現場がガラッと変わりそうです。

浜松：
弊社のAI創薬ビジネスでは、タンパク質を改変したい時に、ある情報をインプットすれば、どこをどういうふうに戦略を組んで攻めていけばいいのかという、日々チームワークでやっていることが答えとしてすっと出てくる。こうしたコンパニオン的な役割を担う技術の研究を進めています。そういうものができれば、タンパク質をあまり扱ったことのない人が立ち往生する部分に、有効なツールを提供できる可能性があります。

河：
他に先んじる、あるいは最新技術をビジネスに取り入れながら成長をしていくためには、「何をしたいか」を常にイメージしていくことが必要ですよね。本日はどうもありがとうございました。

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