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LG CNS、東亜ソシオグループのAI新薬開発プラットフォームを構築

DAIと6ヶ月間にわたり構築…研究データの統合・標準化 標的の発見・候補物質の設計・仮想検証の各段階における支援 AIの予測結果と実験データを連携させ、性能を高度化

Shin Yeong-bin
2026-08-12 10:00:04
[イーデイリーShin Yeong-bin 記者] LG CNS(#LG CNS)は12日、東亜ソシオグループのIT系列会社であるDAI(ディー・エー・アイ)と共同で、東亜ソシオグループのAI新薬開発プラットフォームの構築を完了したと発表しました。

両社が約6ヶ月かけて構築した今回のプラットフォームは、新薬研究データを統合し、候補物質の発掘から検証までの主要な研究プロセスをAIで支援します。AIによる予測結果と実際の実験データを継続的に連携・学習させ、研究が進むにつれて予測精度を高められるようにした点が特徴です。
LG CNS本社の全景(写真=LG CNS)

新薬開発は、数多くの候補物質を繰り返し検証する必要があるため、通常10~15年の期間と莫大な費用がかかります。AIは、成功の可能性が高い候補物質を迅速に選別し、効果と安全性を事前に予測することで、新薬開発の期間や費用、失敗のリスクを低減することができます。

LG CNSは、今回のプラットフォームを通じて、化合物・ゲノム情報、実験結果、論文、特許など、分散していた新薬研究データを統合し、標準化しました。研究者は一つのプラットフォーム上で必要なデータを活用し、数回のクリックでAIによる分析・予測機能を利用することができます。

このプラットフォームは、新薬開発の主要なプロセスを段階ごとに支援します。疾患の原因を把握する段階では、細胞ごとの遺伝子情報や組織内の位置情報をAIで分析・可視化し、研究者が治療標的を発掘できるよう支援します。

候補物質の設計段階では、生成AIが条件に合致する新しい物質構造を設計します。検証段階では、候補物質と標的との結合可能性や作用の安定性などをシミュレーションで予測し、有望な候補物質を選別します。これは、実際の実験に先立ち、コンピュータ環境で仮想検証を行う方式です。

AIモデルの継続的な性能改善も可能です。AIの予測結果と実際の実験データを比較し、モデルの再学習に反映させることで、研究データが蓄積されるにつれて予測性能を高度化することができます。

LG CNSは、データ収集からAI分析、実験、検証までのプロセスを連携させ、新薬開発のスピードと品質を高めるとともに、蓄積された研究データを資産として活用できるようにしました。機密性の高い新薬研究データの特性を考慮し、製薬業界の規制やセキュリティ要件に対応できる管理体制も整備しました。

今回の成果は、LG CNSが蓄積してきた製薬・バイオ分野のAIトランスフォーメーション(AX)の能力に基づいて実現されました。LG CNSは、保健福祉部の「K-AI新薬開発前臨床・臨床モデル開発事業」に参加し、鍾根堂の「エージェント型AIに基づく年間品質評価報告書作成サービス」を開発するなど、製薬・バイオAX事業を推進してきました。

最近では、製薬・バイオ分野に特化したエージェント型AIプラットフォーム「エージェントワークス・フォー・バイオ」を活用し、関連事業を拡大しています。

LG CNSのクラウド事業担当常務であるイ・ジェスン氏は、「エージェントAIをはじめとする差別化されたAX技術と、製薬・バイオ分野の専門能力を通じて、韓国の製薬・バイオ産業におけるAI新薬の研究・開発の革新に貢献していく」とし、「顧客が新薬開発の競争力を強化できるよう、積極的に支援していく」と述べました。

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