[イーデイリーKim Hyung-il 記者] AI新薬開発企業の#プロティナが、米ナスダック上場企業のツイスト・バイオサイエンスと提携し、AI抗体新薬開発分野での協力に乗り出すと27日、明らかにしました。
(写真=各社)
ツイストは、米国カリフォルニア州に本社を置くバイオ企業であり、タンパク質・抗体の配列を実際の候補物質として具現化するために必要な合成・発現・試験のインフラを備えています。また、グローバルパートナー企業のAI設計の検証に向けた大規模な実験検証サービスも提供しています。
両社は、ツイスト社の大規模な合成・発現能力と、プロティナ社の実験検証およびデータ生成能力を連携させ、AIが設計した候補物質を実際に作製・検証するプロセスを効率化する計画です。
最近のAI技術の発展により、新薬候補物質を迅速に設計できるようになった一方で、AIが生成した大規模な候補物質をどれだけ迅速に具現化し、検証できるかが重要になってきています。実際の細胞で候補物質を発現させ、実験データを確保する過程は、依然として時間と費用を要する新薬開発の主要なボトルネックとして挙げられています。
プロティナは、AIモデルが設計した候補物質を大量に実験・検証した後、そのデータを再びAIの学習に活用する閉ループ型の「ラボ・イン・ザ・ループ(Lab-in-the-Loop)」体制を構築しました。
大規模な実験・検証の需要を新たな収益源へと拡大するため、データ生産能力の拡充も推進しています。現在、月間4万件程度である抗原・抗体相互作用データの生産能力を、2028年までに月間100万件へと25倍に拡大する計画です。
プロティナは、2024年に150億ウォン規模の科学技術情報通信部の国策課題と、2025年に470億ウォン規模の保健福祉部の国策課題を通じて、抗体設計AIモデルと大規模な実験検証およびデータ生産プラットフォームを高度化し、これを基盤として多数の新薬開発企業と共同開発を進めています。
プロティナのユン・テヨン代表は、「AI技術の発展により、数多くの企業が候補物質を迅速に設計できるようになった今、これをいかに迅速に実際の物質として具現化し、大規模に検証できるかが、AI新薬開発の核心的な競争力となっています」と述べ、「世界最高水準の遺伝子(DNA)合成技術力を保有するツイストと、プロティナの大規模なウェットラボ(Wet-Lab)実験検証能力を連携させることに意義があります」と語りました。
さらに、「年末までに具体的な協業の形態を導き出せるよう努力する」とし、「両社の能力を組み合わせ、候補物質の検証のスピードと効率を高め、グローバルなAI新薬開発市場をリードしていく」と付け加えました。
ツイストは、米国カリフォルニア州に本社を置くバイオ企業であり、タンパク質・抗体の配列を実際の候補物質として具現化するために必要な合成・発現・試験のインフラを備えています。また、グローバルパートナー企業のAI設計の検証に向けた大規模な実験検証サービスも提供しています。
両社は、ツイスト社の大規模な合成・発現能力と、プロティナ社の実験検証およびデータ生成能力を連携させ、AIが設計した候補物質を実際に作製・検証するプロセスを効率化する計画です。
最近のAI技術の発展により、新薬候補物質を迅速に設計できるようになった一方で、AIが生成した大規模な候補物質をどれだけ迅速に具現化し、検証できるかが重要になってきています。実際の細胞で候補物質を発現させ、実験データを確保する過程は、依然として時間と費用を要する新薬開発の主要なボトルネックとして挙げられています。
プロティナは、AIモデルが設計した候補物質を大量に実験・検証した後、そのデータを再びAIの学習に活用する閉ループ型の「ラボ・イン・ザ・ループ(Lab-in-the-Loop)」体制を構築しました。
大規模な実験・検証の需要を新たな収益源へと拡大するため、データ生産能力の拡充も推進しています。現在、月間4万件程度である抗原・抗体相互作用データの生産能力を、2028年までに月間100万件へと25倍に拡大する計画です。
プロティナは、2024年に150億ウォン規模の科学技術情報通信部の国策課題と、2025年に470億ウォン規模の保健福祉部の国策課題を通じて、抗体設計AIモデルと大規模な実験検証およびデータ生産プラットフォームを高度化し、これを基盤として多数の新薬開発企業と共同開発を進めています。
プロティナのユン・テヨン代表は、「AI技術の発展により、数多くの企業が候補物質を迅速に設計できるようになった今、これをいかに迅速に実際の物質として具現化し、大規模に検証できるかが、AI新薬開発の核心的な競争力となっています」と述べ、「世界最高水準の遺伝子(DNA)合成技術力を保有するツイストと、プロティナの大規模なウェットラボ(Wet-Lab)実験検証能力を連携させることに意義があります」と語りました。
さらに、「年末までに具体的な協業の形態を導き出せるよう努力する」とし、「両社の能力を組み合わせ、候補物質の検証のスピードと効率を高め、グローバルなAI新薬開発市場をリードしていく」と付け加えました。