医薬品会社がAIを使用して臨床試験と規制プロセスを加速

ジャカルタ - 製薬会社は、臨床試験や規制申請のいくつかの部分のスピードアップに人工知能(AI)を活用するようになり、薬の開発に通常かかる週数を短縮しています。この技術は、主要な医薬品となる新しい分子を発見するなど、大きなブレークスルーを生み出していないが、AIは医薬品製造プロセスにおけるいわゆる「混乱の中心」を最適化し始めています。

TevaのCEOであるリチャード・フランシスは、この最初の結果を「退屈だが、意図的だ」と述べた。彼は、デジタル化の仕事と、医薬品の開発に違いをもたらすプロセスにおける効率の重要性を強調した。

主要な目標の1つは規制文書です。例えば、アストラゼネカは、臨床、安全性、製造に関する数千ページの記録を追跡し、さまざまな地域で一貫性を確保する必要があります。アストラゼネカのCFOであるアラダナ・サリン氏は、彼のチームはしばしばこれらの文書を収集し、クロスチェックし、調整し、時には外部請負業者に頼る必要があると説明した。

Novartisからの具体的な例があります。チーフメディカルオフィサーのShreeram Aradhye氏は、2023年に14,000人の参加者に対してLeqvioの最終段階の臨床試験を開始する際、AIは試験場所の選択プロセスを4週間から6週間短縮し、2時間の会議に短縮したと述べた。

「AIは人工知能ではなく、拡張知能です」とアラドヒーは言いました。

GSKはまた、デジタルツールとAIの組み合わせを活用して、データ収集と参加者の登録を加速し、最終的な試験で約800万ポンドを節約した喘息薬Exdensurの臨床試験を15%加速することを目指しています。

Genmabなどの他の企業は、グラフ、表、臨床試験レポートの作成など、臨床開発と試験後の作業の自動化をサポートするために、AnthropicのチャットボットベースのエージェントベースのAIであるClaudeを使用する予定です。ドイツの製薬会社ITMは、AIを使用して長いレポートをFDAテンプレートフォーマットに変換し、潜在的に何週間もの作業を節約しています。

TD Cowenのアナリスト、Brendan Smith氏は、AIがすでに事務作業を支援しているにもかかわらず、投資家がAIが医薬品の開発をどの程度加速し、コストを節約できるかを評価するまでには1〜3年かかる可能性があると強調した。

「誰もが待っているのは、薬を見つけることができるAIです。これらの分子は、現在パイプラインに存在していると考えています」とアムジェンリサーチのジェイブラドナーは述べています。