LG CNSは12日、東亜ソシオグループのIT子会社DAI（ディエーアイ）とともに、東亜ソシオグループの「AI新薬開発プラットフォーム」構築を完了したと明らかにした。
このプラットフォームは新薬研究データを統合し、候補物質の発掘から検証までの主要研究プロセスを人工知能（AI）で支援する。AIの予測結果と実際の実験データを連携・学習し、研究が進むほどAIの予測性能を高められるようにした点が特徴だ。両社は約6カ月にわたり新薬開発プラットフォームを構築した。
新薬開発は数多くの候補物質を反復検証しなければならないため、一般的に10~15年の期間と莫大な費用がかかる。AIは成功可能性が高い候補物質を迅速に選別し、効果と安全性を事前に予測して新薬開発の期間と費用、失敗リスクを減らすことができる。
LG CNSは今回のプラットフォームを通じ、化合物・ゲノム情報、実験結果、論文、特許など分散していた新薬研究データを統合・標準化した。研究者は1つのプラットフォームで必要なデータを活用し、数回のクリックでAIの分析・予測機能を容易に活用できる。
当該プラットフォームは新薬開発の主要プロセスを段階別に支援する。疾病原因を把握する段階では、細胞別の遺伝子情報と組織内の位置情報をAIで分析・可視化し、研究者が治療標的を容易に発掘できるよう支援する。候補物質の設計段階では、生成型AIが条件に合致する新しい物質構造を直接設計する。
検証段階では、候補物質と標的間の結合可能性や作用の安定性などをシミュレーションで予測し、有望な候補物質を選別する。実際の実験に先立ち、コンピューター環境で仮想検証を実施する方式である。
AIモデルの性能も持続的に改善される。AIの予測結果と実際の実験データを比較し、モデルの再学習に反映する方式で、研究データが蓄積されるほど予測性能が高度化すると同社は説明した。
LG CNS関係者は「データ収集からAI分析、実験、検証までのプロセスを有機的に連携し、新薬開発の速度と品質を高め、蓄積された研究データは資産として活用できるようにした」と述べた。機微な新薬研究データの特性を踏まえ、製薬産業の規制とセキュリティ要件に対応できる管理体制も整えた。
今回のプラットフォーム構築は、これまでLG CNSが蓄積してきた製薬・バイオAX（AI転換）能力を土台に実現した。先にLG CNSは保健福祉部の「K-AI新薬開発前臨床・臨床モデル開発事業（R&D）」に参加し、Chong Kun Dang pharmaceuticalの「エージェンティックAI基盤の年間品質評価報告書作成サービス」を開発するなど、公的部門と民間領域で製薬・バイオAX事業を展開してきた。最近では、製薬・バイオ分野に特化したエージェンティックAIプラットフォーム「エージェンティックワークス・フォー・バイオ」を掲げ、事業を拡大している。
イ・ジェスンLG CNSクラウド事業担当常務は「エージェンティックAIをはじめとする差別化されたAX技術と製薬・バイオ分野の専門能力を通じ、韓国の製薬・バイオ産業のAI新薬研究・開発の革新に寄与する」とし、「顧客が新薬開発の競争力を強化できるよう積極的に支援する」と語った。