[イーデイリーKIM JI-WAN 記者] がん組織で多く検出されるタンパク質が、周囲の正常細胞にも多く見られる場合、抗がん剤が健康な組織まで攻撃してしまう可能性があります。GENINUS Inc.(389030)は、患者の組織において標的となる細胞がどこに集中しているかを調査し、抗体実験の結果を人工知能（AI）に再学習させることで、抗がん新薬の標的を絞り込んでいく戦略を公開しました。

ジニナスは、パク・ウンヤン代表が去る10日、ソウル・ヨクサムドンのSTセンターで韓国製薬バイオ協会が開催した「AIファーマ・コリア・カンファレンス2026」に登壇し、「K-新薬の次のターゲットはどこにあるのか：実際の患者の空間オミクスデータとAIが開くグローバル競争力」をテーマに発表したと、11日に明らかにしました。

標的の発掘には、自社開発のAIプラットフォーム「インテリビル」（IntelliRVL）を活用します。インテリビルは、遺伝子やタンパク質が組織内のどこで発現しているかを示す空間オミクスデータを、患者の病理画像と重ね合わせて表示します。これにより、がん細胞から発せられるシグナルと、隣接する正常組織から発せられるシグナルを区別します。

ジニアスのパク・ウンヤン代表は、「がん細胞に集中している標的を特定すると同時に、正常組織にも標的が分布しており、毒性が現れるリスクを、開発の初期段階から確認することができます」と説明しました。

患者の実際の治療反応だけでなく、シングルセル・空間オミクス・病理画像などの統合データを標的選定に反映させます。同じがんであっても、腫瘍内の標的位置や分布、正常組織での発現リスクを精密に分析し、抗体・薬物複合体（ADC）やT細胞インゲージャー（TCE）など、治療薬の種類ごとに開発価値の高い標的や標的の組み合わせの優先順位を提案します。

AIが候補を選定すると、ジニナスは当該標的を標的とした抗体を作成し、細胞実験に入ります。実験結果は、再びインテリビルの学習データとして活用されます。AIの予測が実際の細胞においてどの程度的中したかを、次の標的選定に反映させる方式です。

これに先立ち、ジニナスは先月12日、インテリビルによって発掘された新規抗がん標的のうち一部を選定し、抗体ベースの検証に着手すると発表しました。

パク代表は、「AI新薬開発の競争力は、AI技術と実験室を結びつけることにある」とし、「ジニナスは、患者のスペースオミクスデータを用いてターゲットを発掘し、自社実験室で検証した結果を再びAIに反映させるAIフィードバックループを通じて、選定されたターゲットの信頼性とプラットフォームの予測能力を共に高めている」と述べました。

さらに同氏は、「こうしたデータ・AI・実験の統合能力を基盤として、新規ターゲットの根拠を強化し、製薬・バイオ企業との共同開発および技術移転を拡大していく」と明らかにしました。