この記事のポイント
- AI補助開発による新薬「艾普司韦（アイプラスウェイ）」が国内で初承認され、AI創薬の実用化フェーズ入りを象徴。
- AI活用により、従来10年10億ドルの「二重十定律」と言われた新薬開発の期間とコストを大幅に圧縮。
- AI創薬は、グローバルで技術突破と資本流入が活発化し、国内外で産業の加速が進んでいる。
- AI創薬市場は2033年までに約3157億円規模に成長予測、データサービスや実験試薬などの上流部門が先行して恩恵を受けている。
- 今後の競争焦点は、AIによる分子スクリーニング能力から、高品質な実験データと臨床フィードバック体制の構築へと移行する見込み。
AI創薬、実用化フェーズへ
先日、西湖大学、西湖実験室、西湖製薬（杭州）有限公司が共同開発した「塩酸伊司特韦片」（商品名：艾普司韦、アイプラスウェイ）が、中国国家薬品監督管理局から条件付きで上市承認を受けました。これは、成人軽症・中等症の新型コロナウイルス感染症治療薬であり、中国国内で初めてAI補助開発により承認された革新薬となります。
華僑大学海上シルクロード研究院の胡麒牧教授は、「证券日报」の記者に対し、「艾普司韦は、分子の源頭発見から臨床試験完了までわずか3年半しかかからず、国内のAI創薬が正式に実験室の概念段階から抜け出し、現実の商業化落地サイクルに入ったことを示しています」と述べています。
産業レイアウトが全面加速
従来の創薬開発は、長期間、巨額の投資、そして低い成功率という課題に長年直面しており、業界で流布する「二重十定律」（10年の開発期間、10億ドルの投資）は、革新的な製薬企業にとって重い枷となっていました。しかし、「艾普司韦」プロジェクトでは、AIが創薬開発の複数の重要なノードを貫いています。その開発チームは、490億種類の化合物を持つDNAエンコーディング化合物ライブラリ（DEL）を基盤に、数百の潜在的分子を初期スクリーニングしました。AIモデルを活用してスクリーニング条件と対照化合物を特定し、スクリーニング効率を高め、「計算予測、実験検証、データフィードバック、モデル再最適化」という完全な開発クローズドループを構築することで、技術によって新薬開発の試行錯誤コストを圧縮しました。
盤古智庫の上級研究員である余丰慧氏は、「证券日报」の記者に対し、「艾普司韦の上市は、AI補助創薬開発パスの現実的な実現可能性を直接証明しました。AIの製薬分野での応用は、初期の技術概念検証から実質的な研究開発生産力段階に進んでいます。AIが現在最大の価値を発揮しているのは、創薬発見の前端であり、490億種類の化合物を持つDELライブラリにおいて、AIモデルは計算予測によって候補分子の範囲を大幅に圧縮しました。この能力は、開発期間の指数関数的な圧縮に直接転換され、源頭発見から臨床試験まで3年半で完了しました」と述べています。
AI創薬の本質は、人工智能技術を活用して、ターゲット探索、分子設計、仮想スクリーニング、成薬性予測、臨床試験最適化などの全チェーンの研究開発段階に力を与え、創薬開発モデルを過去の経験試行錯誤駆動型から、データとモデル駆動型へと移行させることです。現在、AI創薬は世界中のバイオ医薬品分野のトレンドとなっており、技術的ブレークスルーと資本の流入が相互に共振し、国内外で産業レイアウトが全面的に加速しています。
グローバルと国内のAI創薬動向
国際市場では、モデルナ（Moderna）とメルク（Merck）が共同開発した個別化mRNA腫瘍ワクチンが第III相臨床試験で大きな進展を遂げ、AIがターゲット設計に深く関与しています。Alphabet（Googleの親会社）傘下のAI創薬企業であるIsomorphic Labs（アイソモーフィック・ラボ）は、21億ドルのシリーズB資金調達を完了し、分子設計エンジンの開発を強化しています。多国籍製薬企業もAI分野に巨額を投じており、イーライリリーはNVIDIAと5年間で最高10億ドルを投じてAI共同イノベーションラボを設立。ロシュはNVIDIAと提携して製薬業界で最大規模のハイブリッドクラウドAIファクトリーを構築。ファイザー、ノバルティスなども、投資や提携を通じてAI創薬事業を展開しています。
国内のAI創薬産業も急速に追随しています。「艾普司韦」の承認に加え、Insilico Medicineが開発した特発性肺線維症候補薬Rentosertibは第III相臨床試験を開始しており、これはAIターゲット発見＋AI分子設計による全チェーンAI主導の創薬です。また、テクノロジー大手も参入を加速しており、Huaweiは鲲鹏（Kunpeng）と昇騰（Ascend）という2つの革新的なコンピューティングプラットフォームを基盤にAI創薬開発分野に進出。ByteDance、Tencent、Alibabaなども、コンピューティング能力とアルゴリズム能力を提供し、国内AI創薬産業の基盤技術を強化しています。
資金調達と市場の成長性
資金調達の面では、東方証券の研究報告によると、2026年上半期には、AI創薬関連の資金調達件数が革新薬分野全体の11.5%、調達額が19.2%を占め、低分子化合物と抗体に次ぐ第3位の革新薬細分化市場となっています。一次市場の資本は、すでにAI創薬のプラットフォーム能力に対して評価プレミアムを支払っています。
AI医療産業、数千億規模の市場へ
技術の落地（実用化）が加速するにつれて、AI医療産業は高速成長期に入り、市場の成長ポテンシャルが継続的に解放されています。弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）の予測では、2023年から2033年にかけて、中国のAI医療市場規模は88億元から3157億元へと成長し、年平均成長率は43.1%に達すると予測されています。
産業面では、Healthcare Discovery AIの統計によると、現在、世界で173以上のAI発見創薬プロジェクトが臨床段階にあり、そのうち第II相プロジェクトが56件、第III相プロジェクトが15件あります。2026年内には、さらに15から20の新規プロジェクトが重要な確証的臨床試験に進むと予測されています。
産業投資のロジックとしては、新薬開発パイプラインの実現には長い期間を要し、中間段階の革新薬企業の業績実現にはまだ時間がかかります。一方、サプライチェーンの上流にあるデータサービス、実験試薬、モデル検証などのサポート部門は、より早期かつ確実な需要の解放により、複数のA株（中国本土の株式）の代表的な企業が率先して恩恵を受けています。
組換えタンパク質試薬のトップ企業である百普赛斯（Bio-pharmaceutical）は、「AI予測—実験検証」の二輪駆動型タンパク質開発システムを構築し、AI創薬のトレンド下でのタンパク質分子改変ニーズに対応し、複数の工業グレードタンパク質製品のAI最適化を完了しました。迪安診断（DiAn Diagnostics）は、AI技術を臨床研究と補助診断のシナリオに適用し、インテリジェント研究分析システムと臨床研究インテリジェントボディを統合し、中国国内の60以上の三甲医院（トップレベルの総合病院）と提携しています。迪安診断は、臨床現場で蓄積されたリアルワールドデータを活用して創薬ターゲットの探索を強化し、臨床と新薬開発の双方向のリンクを構築することで、差別化されたAI医療開発パスを歩んでいます。2026年上半期には、同社の純利益は大幅に増加しました。
余丰慧氏は、「業界にとって、次の競争の焦点は、誰がAIで分子をスクリーニングできるかから、誰が高品質なウェット実験データクローズドループと臨床フィードバックシステムを構築できるかに移るでしょう。なぜなら、AIモデルの優劣は、最終的にそれを学習させるデータの品質に依存するからです。自主的な実験能力と臨床協力ネットワークを持たない純粋なAI企業は、この淘汰のラウンドでその短所が露呈するでしょう。将来的に成功するのは、計算能力と実験検証能力を深く融合させた製薬企業でしょう」と述べています。
「しかし、客観的に見れば、『艾普司韦』の成功は個別の事例であり、AI創薬が全面成熟したことを意味するわけではありません」と胡麒牧氏は述べています。「現在、多くのAIが生成した候補分子は、まだ前臨床段階や初期臨床段階にあり、アルゴリズムモデルは高品質な実験データ供給に高度に依存しています。高品質なラベル付きデータの不足、アルゴリズムの解釈性の弱さ、ウェット実験検証コストの高止まりといった問題は、依然として業界のさらなる発展を制約しています。AIは科学研究者を完全に代替することはできず、AIと生物実験、臨床医学の深い連携こそが、産業の長期的な発展方向です」と付け加えています。
来源：中国経済網
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