「バイオAIにもDeepSeek（ディープシーク）モーメント（DeepSeek Moment）が来た。」
ソーシャルメディアプラットフォームTikTokを作った中国バイトダンスが、タンパク質構造予測人工知能（AI）モデル「プロテニクス（Protenix）」を公開し、新薬開発市場に波紋を広げている。
米国グーグル傘下のAI研究所であるグーグル・ディープマインドの「アルファフォールド（AlphaFold）」が切り開いた「AI基盤の新薬開発」に、エヌビディア、インシリコメディシン、バイトダンスなど米中のテック企業が相次いで参入している。
韓国ではAIを活用してタンパク質を最初から設計する「デノボ（de novo）」技術を持つGalux、タンパク質間相互作用（PPI, Protein-Protein Interaction）ビッグデータとAIを結合し新薬やがんのコンパニオン診断機器を開発するProteina(468530)などが、技術の事業化を進め市場に参入した。
これまでAI新薬開発市場はグーグルやエヌビディアなど米国のビッグテック企業が将来の収益源として投資してきたが、中国が参入したことで技術覇権をめぐる競争が一段と激しくなっているとの評価も出ている。
◇バイオAIにも「DeepSeek（ディープシーク）モーメント」
中国バイトダンスは昨年末にオープンソースのタンパク質構造予測モデル「プロテニクス（Protenix）」を公開したのに続き、今年4月に「プロテニクス v2」を発表した。
これはタンパク質自体の構造を予測する水準を越え、治療用抗体が標的タンパク質とどのような形で結合するか、すなわち抗体—抗原複合体の構造をより精密に予測するよう性能を高めたモデルである。タンパク質だけでなくDNA・RNA・低分子化合物など多様な生体分子間相互作用をより精緻に予測するよう高度化した。
業界では、AI新薬開発の核心である生体分子ベースのモデル分野で、アルファフォールド以後、最も注目されるオープンソースモデルの一つだとの評価も出た。
ソク・チャオクGalux代表（ソウル大学化学部教授）は「プロテニクスの性能を見て衝撃を受けた」と述べ、「言語モデル分野でDeepSeek（ディープシーク）が登場した時のように、バイオAIでも『DeepSeek（ディープシーク）モーメント（DeepSeek Moment）』が来たと感じた」と語った。ソク・チャオク代表は「中国がこれほど早く追いつくとは予想できなかった」とも述べた。
DeepSeek（ディープシーク）モーメントは、中国のAIスタートアップDeepSeek（ディープシーク）が低コストで米国ビッグテック水準の高性能AIモデルを開発し、世界に大きな衝撃とパラダイム転換をもたらした瞬間を比喩する言葉である。1957年のソ連による人工衛星打ち上げの衝撃になぞらえ、「AI分野のスプートニク・モーメント」という表現も出た。
バイオ業界では、プロテニクスの登場を単なるAIモデルの公開ではなく、中国ビッグテックのバイオ参入宣言と解釈している。
◇構造予測を越え「新薬設計」の時代
AI新薬開発の時代を最初に切り開いたのは、グーグル・ディープマインドが開発したアルファフォールドである。
アルファフォールドはタンパク質のアミノ酸配列だけで三次元構造を予測するAIだ。生命科学の難題とされた「タンパク質の折りたたみ（protein folding）」問題を事実上解決したとの評価を受け、2024年ノーベル化学賞を受賞した。
アルファフォールドはタンパク質構造予測の精度を画期的に高め、AI新薬開発の時代を切り開いた。その後、生成AIとタンパク質言語モデルが発展し、AIはタンパク質構造を予測する水準を越え、新しい低分子化合物や治療用抗体、タンパク質を直接設計（de novo）する段階へと進化している。
グーグルの持株会社アルファベットはこれを基に2021年、AI新薬開発企業アイソモーフィック・ラボを設立した。企業は2024年にノバルティスとイーライリリー、今年はジョンソン・エンド・ジョンソン（J&J）などグローバル製薬大手と相次いで新薬研究契約を結んだ。2月には自社のAI新薬設計エンジン「IsoDDE」を公開し、タンパク質構造予測を越えて候補物質を直接設計する段階へと技術を拡張した。最近は21億ドル規模の投資も誘致した。
ソク・チャオク代表は「AI新薬開発は単にタンパク質構造を予測する段階を越え、新しい治療薬を設計する段階へ移行している」と述べ、「生体分子を理解するAIモデルを一つでも正しく作れば、タンパク質、低分子、細胞治療薬、遺伝子治療薬まで全て設計できる」と説明した。
◇Galux・Proteina、AI新薬の事業化が加速
AI新薬開発市場を狙う企業も増えている。ノバルティス、ファイザー、イーライリリーなどビッグファーマと研究協力を行う米国スタートアップのチャイ・ディスカバリー（Chai Discovery）、AI新薬開発プラットフォームBioNeMoを発売したエヌビディアなどが挙げられる。
香港市場に上場するインシリコ・メディシン（Insilico Medicine）も医薬業界が注目する企業だ。同社は生成AIプラットフォームを活用し、新薬標的の発掘から候補物質の設計までを手掛ける。インシリコ・メディシンは、AIを活用して数年かかっていた候補物質の発掘期間を1年前後に短縮したと明らかにした。
韓国企業も足並みを速めている。
GaluxはAIタンパク質設計プラットフォーム「GaluxDesign」を基盤に事業を拡大している。GaluxはLG化学(051910)と抗がんタンパク質新薬の共同研究を開始したのに続き、Celltrion(068270)と次世代多重抗体の開発、OliX Pharmaceuticals(226950)とAI基盤のsiRNA送達プラットフォーム、Aimed Bio(0009K0)とBBB（血液脳関門）タンパク質送達プラットフォームの共同開発など、契約を相次いで結び協業範囲を広げてきた。
特に昨年、世界で初めて商用抗体水準の新規抗体を精密に設計する技術を公開したのに続き、最近は9個の標的のうち8個で新規抗体設計に成功し、グローバル先頭集団の性能を確保した。現在、グローバル製薬企業3社を含む多数の企業と共同研究を進めており、最近は国家新薬開発事業団（KDDF）の候補物質発掘課題にも採択され、自社AI設計パイプラインの事業化を推進している。
Proteinaは最近、ペク・ミンギョンソウル大学生命科学部教授の研究チームとともに、AI基盤のデノボ抗体設計技術の事業化に着手した。AIが新しい抗体を設計し、Proteinaの超高速タンパク質解析プラットフォームを用いて実際の結合有無を迅速に検証する方式である。
◇AI新薬競争、「設計」から「検証」へ
初期にはタンパク質構造をどれだけ正確に予測するかが核心だったが、いまはAIが新しい抗体を最初から設計する「デノボ（de novo）抗体設計」と設計成功率を高める技術競争へと、AI新薬開発競争の重心が移っている。
ソク・チャオク代表は「第1ラウンドの競争は『抗体を設計できるか』だったが、いまは『どれだけ高い成功率で設計するか』の競争へ移っている」と述べ、「次の段階は、既存薬では攻略が難しいGPCR（細胞膜受容体）や難攻略標的（undruggable target）までAIで設計する競争になる」と語った。
AIの性能が底上げされる中で、設計能力そのものよりも、AIが設計した数千・数万件の候補物質をどれだけ迅速に検証し、実際の新薬につなげるかが勝負どころとされる。
ファン・ソンテクProteina理事は「結局重要なのは、AIが作った数多くの候補をどれほど速く、安価に実験で検証するかだ」と述べ、「今後の競争力はAIそのものより、高速・大量の検証プラットフォームにかかっている」と語った。
専門家は、AIと自動化実験プラットフォーム、さらには量子コンピューティングまで結合した技術が、次世代の新薬開発競争力を左右すると見ている。
チョン・ジェホ延世大学融合科学技術院長は「AIの次の段階は量子コンピューティングだ」と述べ、「量子コンピューティングはAIを代替する技術ではなく、AIの計算能力を極大化する技術だ」と語った。
チョン・ジェホ院長は「現在の新薬開発の限界は計算能力の限界と正確に一致する」と述べ、「10年後にはエヌビディアやグーグル、マイクロソフトのようなテック企業が設計した抗がん剤が登場する可能性もあり、AIは薬を設計し製薬企業は生産するという新しい産業構造が生まれる可能性がある」と展望した。