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Medi：Gate News新薬開発レシピを書き直しています…AmgenとRocheはAIをどのように使用していますか？

写真：Amgen Research Instituteの副社長であるAlan Russell、R＆D Technology and Innovation Division。 [메디게이트뉴스 박도영 기자] 「人工知能（AI）は、パイプラインのすべての段階に影響を与えています。新薬の発見に加えて、パイプラインの後半、および臨床開発に加えて、臨床試験を開始する前にAIベースの分析を実行する必要があります。Amgen Research InstituteおよびR＆D Technology and Innovation Divisionの副社長であるAlan Russellは、11日に開催された国際AI医療製品（AIRIS 2025）に関する国際シンポジウムで述べました。Airis 2025は、世界保健機関（WHO）と協力して食品医薬品の安全省によって開催され、約600人がヨーロッパ、日本、シンガポール、マレーシア、インドネシア、オーストラリア、ブラジル、ナイジェリアを含む21か国の医療製品規制当局に参加しました。ラッセルは、生産的なAIがポリマー治療を革新する方法について、AIテクノロジーと規制ステータスセッションで発表しました。「ロケット科学は物理学の法則に支配されています」とアランは言いました。「火星に探査ラインを着陸させるには、物理式を適用してロケットを設計および製造する必要があります。」しかし、生物学を支配する基本的な法律はありません。特に、通常のセルは、通常は計算できません。「将来の可能性は、予測型AIとライフサイエンスを組み合わせて考え方を変えることです。これにより、より小さな分子スタックを計算し、最終的にスタック自体を排除して薬物を設計することが可能になります」と彼は言いました。私たちはすでにこれを実行しており、知識は生活科学の分野で爆発しています。」「生産タイプのAIは、何が起こるかを選択するのではなく、作成するものを作成する方法についてのすべてを変えています」と彼は付け加えました。医薬品設計を設計するには、2つの方法があります。 1つは、タンパク質配列が入力されると、コンピューターは構造のシーケンスであり、もう1つは特定のシーケンスを示唆し、シーケンスが実行する機能を変更する新しいシーケンスを提示することです。Amgenは、カナダに本拠を置くAI研究所MILAと協力して、シーケンスからシーケンスへのタンパク質言語モデル「Amplify」を開発しました。ターゲットの発見、新薬の開発、製造から、予測モデルはパイプライン全体で使用され、分子がどのように行われるかを予測します。アランは、「Amgenの新しいポリマー開発パイプラインでAIの利点を受け取らない薬はなく、開発速度と成功率は劇的に増加しています。予測可能な方法で作用するポリマーを作ることは非常に興味深いです。」治療の発見における創造AIの時代も規制の進化につながるため、可能な限り、新薬の開発に備えます。次の「医薬品製造」トピックでのAIの提示において、Ehab Taqielddin Regulatory Groupの上級ディレクターは、「AIは開発だけでなく製造医薬品の商業化段階にも影響を与えている」と述べました。彼は、「製造部門では、大規模な製造ネットワークが運用され、さまざまな薬物と多数の同じ薬を生産しています。これらの逸脱は時間とともに蓄積し、異なる場所で発生すると、これをチェックすることができないか、過去から学ぶことができないかもしれません。」AIを使用する最初のケースは、逸脱をよりよく理解して分類することです。別の申請者は、機械学習を使用して公正な利回りの予測を改善することです。ロシュはすでにそれを使用しています。プロセスの各段階をいつ開始するかを決定することができ、サプライチェーンをより効果的に管理できるように、将来医薬品の順序を整理する方法を理解できます。最後に、AIを使用して目視検査を交換できます。既存の自動化されたデバイスには、二分法の判断があり、欠陥率の増加または同じ製品の再検討が必要になる可能性があります。ただし、AIは、欠陥製品の発生率を減らすために、マシン内のマシンが何であるかを学ぶことができます。タキジンは、「製造分野では、AIの使用は他の分野と同じくらい一般的である可能性があります。それは比較的新しい領域であり、進化する分野です。したがって、内部タスクの1つは、新しいイノベーションをどのように実現できるか、このイノベーションが規制機関の期待に沿ってどのように並ぶかです。彼はまた、「私は世界の標準化の重要性を強調したい。期待が異なる場合、問題があるかもしれない」と彼は言った。「別の考慮事項は、アプリケーションにデータを提示する方法です。また、データの量に関するますます多くのデータの懸念を提示する方法を心配する必要があります。」 #MediGate #News新薬開発レシピを書き直していますAmgenとRocheはAIをどのように使用していますか

執筆 nipponese 更新 2025年9月11日

Medi：Gate News新薬開発レシピを書き直しています…AmgenとRocheはAIをどのように使用していますか？

写真：Amgen Research Instituteの副社長であるAlan Russell、R＆D Technology and Innovation Division。

[메디게이트뉴스 박도영 기자] 「人工知能（AI）は、パイプラインのすべての段階に影響を与えています。新薬の発見に加えて、パイプラインの後半、および臨床開発に加えて、臨床試験を開始する前にAIベースの分析を実行する必要があります。

Amgen Research InstituteおよびR＆D Technology and Innovation Divisionの副社長であるAlan Russellは、11日に開催された国際AI医療製品（AIRIS 2025）に関する国際シンポジウムで述べました。

Airis 2025は、世界保健機関（WHO）と協力して食品医薬品の安全省によって開催され、約600人がヨーロッパ、日本、シンガポール、マレーシア、インドネシア、オーストラリア、ブラジル、ナイジェリアを含む21か国の医療製品規制当局に参加しました。ラッセルは、生産的なAIがポリマー治療を革新する方法について、AIテクノロジーと規制ステータスセッションで発表しました。

「ロケット科学は物理学の法則に支配されています」とアランは言いました。「火星に探査ラインを着陸させるには、物理式を適用してロケットを設計および製造する必要があります。」しかし、生物学を支配する基本的な法律はありません。特に、通常のセルは、通常は計算できません。

「将来の可能性は、予測型AIとライフサイエンスを組み合わせて考え方を変えることです。これにより、より小さな分子スタックを計算し、最終的にスタック自体を排除して薬物を設計することが可能になります」と彼は言いました。私たちはすでにこれを実行しており、知識は生活科学の分野で爆発しています。」

「生産タイプのAIは、何が起こるかを選択するのではなく、作成するものを作成する方法についてのすべてを変えています」と彼は付け加えました。

医薬品設計を設計するには、2つの方法があります。 1つは、タンパク質配列が入力されると、コンピューターは構造のシーケンスであり、もう1つは特定のシーケンスを示唆し、シーケンスが実行する機能を変更する新しいシーケンスを提示することです。

Amgenは、カナダに本拠を置くAI研究所MILAと協力して、シーケンスからシーケンスへのタンパク質言語モデル「Amplify」を開発しました。ターゲットの発見、新薬の開発、製造から、予測モデルはパイプライン全体で使用され、分子がどのように行われるかを予測します。

アランは、「Amgenの新しいポリマー開発パイプラインでAIの利点を受け取らない薬はなく、開発速度と成功率は劇的に増加しています。予測可能な方法で作用するポリマーを作ることは非常に興味深いです。」治療の発見における創造AIの時代も規制の進化につながるため、可能な限り、新薬の開発に備えます。

次の「医薬品製造」トピックでのAIの提示において、Ehab Taqielddin Regulatory Groupの上級ディレクターは、「AIは開発だけでなく製造医薬品の商業化段階にも影響を与えている」と述べました。

彼は、「製造部門では、大規模な製造ネットワークが運用され、さまざまな薬物と多数の同じ薬を生産しています。これらの逸脱は時間とともに蓄積し、異なる場所で発生すると、これをチェックすることができないか、過去から学ぶことができないかもしれません。」

AIを使用する最初のケースは、逸脱をよりよく理解して分類することです。

別の申請者は、機械学習を使用して公正な利回りの予測を改善することです。ロシュはすでにそれを使用しています。プロセスの各段階をいつ開始するかを決定することができ、サプライチェーンをより効果的に管理できるように、将来医薬品の順序を整理する方法を理解できます。

最後に、AIを使用して目視検査を交換できます。既存の自動化されたデバイスには、二分法の判断があり、欠陥率の増加または同じ製品の再検討が必要になる可能性があります。ただし、AIは、欠陥製品の発生率を減らすために、マシン内のマシンが何であるかを学ぶことができます。

タキジンは、「製造分野では、AIの使用は他の分野と同じくらい一般的である可能性があります。それは比較的新しい領域であり、進化する分野です。したがって、内部タスクの1つは、新しいイノベーションをどのように実現できるか、このイノベーションが規制機関の期待に沿ってどのように並ぶかです。

彼はまた、「私は世界の標準化の重要性を強調したい。期待が異なる場合、問題があるかもしれない」と彼は言った。「別の考慮事項は、アプリケーションにデータを提示する方法です。また、データの量に関するますます多くのデータの懸念を提示する方法を心配する必要があります。」