アステラスのAI創薬は人とロボットとの連携で花開く、7カ月で新薬を創出
AI活用の進化に合わせて重要さを増すロボットによる自動化
AI活用が進むのに併せてより重要さを増しているのが、創薬プロセスの後段のMakeとTestにおけるロボットによる自動化だ。Chemspeedの自動合成機は、社内研究で頻繁に用いられる有機合成化学反応の約半数の種類に対応しており、実験条件の自動探索も行えるという。ロボットアームを用いて、サードパーティー機器との連携した自動合成も可能だ。 医薬品候補の効果を自動的に検証するロボットとしては、熟練者のみが行える細胞アッセイ作業を担う「匠の腕」となる「Maholo（まほろ）」や、従来比で100～1000倍の規模で薬効評価の実験を行う「匠の眼」となる「Screening Station」を導入／開発している。 これらのロボットの開発と導入はつくば研究センター（茨城県つくば市）で行われているが、海外や社外への横展開できるようになっている。例えば、Maholoは京都大学のiPS細胞研究所（CiRA）に研究者派遣なしで技術移管することに成功している。また、Chemspeedの自動合成機はアステラスの海外研究所に円滑に技術移管できている。「施設が変わるとロボットで得られるものが変わるようでは意味がない」（志鷹氏）。
より高いレベルの医薬品候補に行き着くには広く見ていくことが重要
これら5年間で構築してきたAI創薬の取り組みの成果となるのがASP5502である。ASP5502は、ファーストインクラスの可能性能あるSTING阻害剤であり、現在は指定難病である原発性シェーグレン症候群に対して第I相の臨床試験に入っている。 アステラス製薬における新薬候補化合物の最適化研究の期間は平均で約2年かかっていた。これに対してASP5502は約7カ月と3分の1以下に短縮することに成功した。また、製剤設計AIにより、最適な委託品添加物の組み合わせと配合量も決定している。 ASP5502の創出も、人×AI×ロボットのコラボレーションの成果となる。まず、医薬品の種として、活性が中程度あるもののADMET特性に問題あるリード化合物を起点として、これまでの実験データを基に研究者がAIに設計方針を支持し、約6万もの医薬品候補となる化合物を設計した。統合プラットフォームの機能によってこれらの化合物をスコア化して順位付けを行い、研究者はAIが予測できない合成可能性などの知見を含めて検討を行い23個の候補に絞り込んだ。これらの候補を、ロボット合成機を使って一度で試験に必要な十分な量を合成し、それぞれについてロボットを活用した試験を行った。 その結果として得られたのが、当初の医薬品の種から活性が約10倍に向上しつつADMET特性も良好なASP5502である。「6万の医薬品候補を出すのは約1時間で完了する。これだけ多くの候補を広く見ていくことは人である研究者にとって難しい。より高いレベルの医薬品候補に行き着くには広く見ていくことが重要であり、そのためにAIは非常に役立つ」（志鷹氏）という。
