グローバルな新薬開発環境が急速に変化し、人工知能（AI）とデータを活用した「予測中心」の開発手法が中核的な潮流として浮上している。動物実験の結果を観察して判断する方式から離れ、データに基づいて薬剤の有効性と安全性を予測する方向へとパラダイムが移っている。
韓国実験動物協会は15日、ソウル江南区ウェスティン朝鮮パルナスで開かれた「バイオエボリューション2026」フォーラムでこのような変化を説明し、政府と産業界、学界がともに参加する「AIと次世代代替試験法（NHP, New Alternative Methods）基盤の新薬開発プラットフォーム」構築が必要だと主張した。
協会によると、最近はグローバルな規制環境も急速に変わっている。米国食品医薬品局（FDA）が推進する近代化政策と「ISTAND（新薬開発革新科学技術）」プログラムの導入、韓国の「危機対応医療製品法」施行などが代表的だ。こうした変化により、非臨床試験データだけでも新薬の承認可能性が開かれ、新薬開発は「観察」ではなく「予測」中心へと再編されている。
AI基盤の新薬開発は候補物質の探索から臨床試験の設計まで全過程で活用できる。ここにオルガノイド（人工臓器）や臓器チップ（Organ-on-chip）といったNAMs技術が結合し、初期段階で薬剤の効果と毒性をより迅速かつ精密に評価できる環境が整いつつある。
ただし専門家は、NAMsだけでは限界があると指摘する。人体のように複雑な全身反応や免疫系まで完全に再現するのは難しいためだ。こうした限界を補完するため、生理学的に人と類似した霊長類モデル（NHP, Non-Human Primate）の重要性がむしろ高まっているという説明である。
今回のフォーラムではこの流れを反映し「AI NHPプラットフォーム」が新たに提示された。これは実験動物の行動、生理、分子データをAIで統合分析し、薬物反応と疾病進行を全身レベルで予測するシステムだ。いわゆる「デジタルツイン（Digital Twin・現実を仮想で複製したモデル）」の概念を新薬開発に適用した事例とみなせる。
チャン・ジェジン韓国実験動物協会の新任理事長は「AI、NAMs、NHPを統合したプラットフォームは今後の新薬開発の中核インフラになる」と述べ、「開発期間の短縮とコスト削減はもちろん、患者中心の精密医療の実現にも大きく寄与する」と語った。
チャン理事長は「このプラットフォームを通じて新薬開発の高い失敗率を下げ、臨床の成功率を高めることができる」とし、「AIと代替試験法が拡大する流れの中でも霊長類研究の重要性はさらに高まる」と強調した。
またチャン理事長は「今回議論されたAIとNAMs基盤の革新戦略が実際の産業現場に定着できるよう、協会が政策的な橋渡しの役割を果たす」と述べた。
この日のフォーラムに出席した専門家は、グローバルな新薬開発が「観察中心」から「予測中心」へと転換するのに合わせ、これに対応するための国会の立法支援と、政府横断の予算・人員投入が必要だと口をそろえた。