IPO届出書にライフサイエンス成長戦略を提示…バイオ企業の買収・研究基盤を拡充
ビッグハットとの抗体最適化の成果を公開…治療効果・商業化の可能性は追加検証が必要
人工知能（AI）企業のアンソロピック（Anthropic）がライフサイエンス分野に本格的に進出している。製薬・バイオ企業に研究用AIを供給するにとどまらず、自前の研究組織や実験室を構え、新薬開発のプロセスに直接参画している。候補物質の設計や実験データ分析から臨床試験計画の策定に至るまで「Claude（クロード）」を投入する構想だ。
アンソロピックは10月26日（現地時間）、米証券取引委員会（SEC）に提出した新規株式公開（IPO）の有価証券届出書において、ライフサイエンスを新たに参入する市場として提示した。同社は、新薬の発掘・開発の各段階で科学者を支援するAIエージェントを構築していると説明した。
[写真説明＝アンソロピックがSECに提出した有価証券届出書のライフサイエンス事業戦略の部分。資料＝アンソロピックS-1、SEC EDGAR.]
製薬会社の顧客を確保…買収・自社ツールで研究能力を補強
開示によると、9月30日時点の直近12ヶ月間において、アンソロピックにそれぞれ10万ドル以上の売上をもたらした顧客には、フォーチュン500の上位10社の製薬会社のうち9社、上位10社のヘルスケア企業のうち8社が含まれていた。これはアンソロピックの製品・サービス全体の利用額に基づく数値であり、該当する支出のすべてが新薬研究に使われたという意味ではない。
研究能力を高めるための投資も並行して行っている。アンソロピックは今年4月、生物学研究用AI企業のコフィシエント・バイオ（Coefficient Bio）を買収した。分子生物学の実験室の構築や専門人材の採用、業界との協力も推進していると公表した。
研究者向け製品も投入した。今年6月に公開した「Claude Science」は、文献検索やデータ分析、研究用プログラムの実行などを一つの環境で行うよう支援するアプリである。分析に使用したコードと作業履歴を併せて残し、研究者が結果を検証・再現できるように設計されている。
抗体最適化から臨床計画まで…実験・文書作業に適用
実際の新薬研究に適用した事例も出てきた。アンソロピックは10月27日、ビッグハット・バイオサイエンシーズ（BigHat Biosciences）、ブリストール・マイヤーズスクイブ（BMS）、エンベダ（Enveda）など6機関と進めた協力内容を公開した。研究対象や開発段階に応じて、分子設計や候補物質の最適化、臨床計画の策定、製造・規制に関する文書作成など、それぞれの異なる業務にClaudeを活用した。
アンソロピックの発表によると、ビッグハットとの研究では、2種類の抗体断片を対象に約10週間で約10の10乗個の変異体を作製・試験した。Claudeとアンソロピックの研究者が構造変更案を提案し、ビッグハットの研究陣が自動化実験室で検証し、その結果を次の設計に反映させた。ビッグハットは、実験装置の測定値や試料情報、品質管理記録を一ヶ所に繋いだデータ環境がこのプロセスを支えたと明らかにした。
研究陣は標的結合力が向上した変異体を得ることに成功し、抗体ごとの安定性や凝集特性も改善した。アンソロピックは、がん細胞を標的とする抗体断片が従来より摂氏18度高い温度でも溶液状態を維持し、薬物の体内滞留時間を延ばすための別の抗体断片では凝集速度が100倍以上遅くなったと説明した。
この事例は、AIが提案した設計を実験データで検証し、再び修正していくプロセスを示している。AIの分析能力と同様に、実験結果を迅速にフィードバックする体制が重要であることを意味する。
Claudeの役割は、候補物質設計以降の段階にも及ぶ。BMSは、臨床段階にある初期薬物の開発計画を検討し、試験の成功可能性を評価するためにClaudeを使用している。エンベダは、製造関連文書の検討や規制当局への提出書類の草案作成業務に適用した。研究だけでなく、開発の過程で発生する分析・文書作業まで支援するという方向性を示している。
研究成果と治療薬の商業化は区別すべき
もっとも、公開された成果を患者への治療効果として解釈するのは時期尚早である。アンソロピックは、今回紹介した研究の大部分が、人間を対象とした試験を行う前の前臨床段階にあると明らかにしている。抗体の結合力や安定性の改善も実験室で測定した特性に過ぎず、臨床的な有効性と安全性を証明した結果ではない。
同社も有価証券届出書において、ライフサイエンス研究から導き出された候補物質が長期的な開発と規制手続きを経る必要があり、最終的に売上を生まない可能性があると明記している。
今回の動きは、アンソロピックが新薬開発の現場で培った経験を製品の改善と顧客の拡大につなげようとする戦略であると解釈される。今後の事業性を判断するには、個別の実験の成果に加え、開発期間とコストをどれほど削減できるか、後継の臨床試験でも有用性が証明されるかを見極める必要がある。
