バリー・バニン氏による創薬業界ラウンドアップ - 2021年12月8日

リトル・ブルー・ピルで思い出を作る。FIERCE Biotechに「Could Viagra Prevent and Treat Alzheimer's?クリーブランド・クリニックのチームがその可能性を示す" という記事が掲載されています。記事の内容を一部紹介します。「クリーブランド・クリニックの研究者は、700万人の患者のデータベースをスクリーニングし、バイアグラの使用がアルツハイマー病の発生率を69％減少させることを発見した。さらに、患者由来の幹細胞モデルを用いた研究では、この薬がアルツハイマー病に関与するタンパク質の1つであるタウを標的としていることが明らかになったと、Nature Aging誌に報告しています。"クリーブランド・クリニックのチームは、タウとアミロイドの両方のタンパク質を標的とする薬を探していました。記事ではこう説明しています。「彼らは、遺伝子マッピングネットワークを使って、FDAが承認した約1,600の薬をスクリーニングし、アミロイドとタウの両方を標的とする化合物に高いスコアを割り当てました。その結果、バイアグラがトップになりました。"クリーブランド・クリニックのゲノム医学研究所の研究者であるFeixiong Cheng（Ph.D. ）は、クリーブランド・クリニックがアルツハイマー病患者を対象としたバイアグラの第2相試験を計画していると述べ、彼のチームが使用した薬剤スクリーニング方法は、パーキンソン病など他の神経変性疾患におけるFDA承認薬剤の再利用にも応用できると提案しています。

興味深いことに、CDDの新しい「BioHarmony Drug Data Reports」では、EMAおよびFDAで承認されたすべての医薬品に関する最新の情報を得ることができます。ここでは、BioHarmonyが提供するシルデナフィル（バイアグラ）の承認後、臨床、開発の各分野における「データを簡略化した」情報をご紹介します。

バイアグラ承認後の情報

バイアグラ臨床パイプラインと疫学的セマンティックデータ

バイアグラ財務データ（ポストジェネリック）

バイアグラ傾向と安全性データ（「平均的」な医薬品の安全性プロファイルとの比較）

すべての医薬品情報は、誰もが買える価格で提供されます。www.biometadata.com。

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"How AI Is Aiming at the Bad Math of Drug Development."これは、創薬・開発から動物実験・ヒト実験までの様々な段階で、多くの実験薬が失敗する原因となっている誤算を減らすためのAIの価値についての、ブルームバーグの最新記事の見出しです。この記事によると、製薬会社や投資家は、人工知能を使って新しい治療法を探すために何十億ドルもの資金を投じているという。「科学者たちは、新しい化合物を迅速に同定し、体内の複雑なメカニズムをモデル化し、これまで手作業で行っていたプロセスを自動化することで、画期的な医薬品を発見しようとしている」と述べています。その目的は、血液、組織、DNAのデータベースから興味のあるタンパク質やその他の構造を特定するために、負荷のかかる計算を行うことです。データを計算するだけでなく、AIと自動化は研究室でも役立ちます。ブルームバーグの報道によると「ロボットは、何十万ものミニチュア実験で、何千もの潜在的な薬をさまざまな種類の病気の細胞に適用することができます。AIは、人間が一人で見ることができないほどの数百万枚の細胞の画像を処理し、実験的な治療法が健康な細胞に害を与えずに病気を抑えることができるかどうかを予測することができます」。実際に創薬を行っている人は、物質に対する誇大広告である「麦」と「籾」を簡単に見分けることができます。CDD は、オープンソースモデルと商用モデルを比較し、ADMEアプリケーションの範囲と限界をPfizerと共同発表しています。また、CDK OSツールキットにアルゴリズムを提供しています。

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"Googleの親会社が創薬に特化した会社を立ち上げる"これは、Alphabetの新会社Isomorphic Labsと、同じくAlphabetが所有・運営するロンドンの人工知能研究所DeepMindの最近の研究を基にした計画に関するNew York Timesの記事の見出しです。その記事の一部を紹介します。「昨年、DeepMind社は、酵素やその他のタンパク質の形状を自動的に予測するシステムを発表しました。AlphaFoldと呼ばれるこのシステムは、独立したテストによると、他の技術をはるかに超える精度でそれらの予測を行うことができ、創薬において重要な役割を果たす可能性があります。"Times紙によると、同研究室は最近、人間や他の生物の生物学的プロセスの地図のようなものである、35万以上のタンパク質の予測形状を発表しました。

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デレク・ロウが創薬におけるAIの意義を見事に表現しています。創薬におけるAIの可能性についてのニュースが続々と出てきていますが、Science.orgに掲載されているDerek Lowe氏のブログが、少しだけ根拠を示してくれています。彼はこう語ります。「私たちは、AI技術によって設計されたと称される化合物がいくつか臨床に投入されるところまで来ています。私はこの種のことについて、短期的には悲観主義者であり、長期的には楽観主義者であるといつも言っています ... ...心に留めておくべきことは、（有名な話ですが）AI自体には標準的な定義がないということです」。彼は、AIがどのように役立つかのスペクトルを探り、こう書いています。私たちは、『この病気をこの方法で治してください』という神のような高みから降りてきましたが、『既知のターゲットYに対する全く新しいリガンドクラスです』と言うことさえできるソフトウェアシステムは、信じられないほど素晴らしいものです。新しい化学物質は特許を取得できるだけでなく、異なる薬物動態、異なる選択性、異なる毒性などの新しい特性を持っており、異なることは良いことなのです」。

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インスリン発見の100周年を祝う。Drug Discovery Newsは、"100 Years of Insulin, From Discovery to Delivery "という見出しの興味深い記事を掲載しています。この記事は、1921年に外科医のフレデリック・バンティングと医学生のチャールズ・ベストがインスリンを発見したことを記念して書かれたものです。(記事では、1936年にバンティングとベストが発見した2種類の糖尿病から、1950年代のインスリン分子の研究、1960年代のインスリンの生合成、1970年代の合成インスリンの開発、1980年代のインスリンアナログ......と、私たちが歩んできた道のりの節目を紹介しています。そして、より効率的なインスリン製剤の開発へとつながっていったのです。私たちは日々、医学の進歩のために薬を発見しようと奮闘していますが、インスリンに関して私たちが成し遂げたことを振り返ると、とても勇気づけられます。Drug Discovery Newsの記事はこう締めくくられています。"この100年で、糖尿病の治療法としてのインスリンの研究は、数え切れないほどの人々の生活を変え、新しい研究分野を定義し、さらなる発見を広めてきた。"

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Barry A. Bunin,PhD は、Collaborative Drug Discovery社の創設者兼CEOです。Collaborative Drug Discovery社は、何千人もの主要な研究者から世界的に信頼されている創薬研究インフォマティクスへの最新のアプローチを提供しています。CDD Vault^®は、個人データや外部データを安全に管理するホスト型の生物・化学データベースです。