創薬における人工知能 — その実体、現状、そして進むべき道

概要

AI技術の進歩にもかかわらず創薬の臨床的成功率が向上していない現状を批判的に分析し、データの本質的な複雑性と意思決定プロセスにおける課題を浮き彫りにしたレビュー記事。

詳細内容

本記事は、過去10年間の創薬AIの進展を総括し、臨床転帰（安全性・有効性の向上）に対する影響が期待に反して限定的である理由を論じています。主な障壁として、生物学的データの高度な「条件依存性（特定の条件下でしか再現されない）」と、化学データの「局所性・バイアス」によるモデルの汎用性不足を挙げています。従来のモデル中心のベンチマーク評価（AUC等）が実際の意思決定と乖離している点を指摘し、今後は「技術の押し売り」ではなく、臨床的成功を予測できる高次元アッセイ（Cell PaintingやiPS細胞モデル等）を用いた「科学主導」のアプローチが必要であると提唱しています。また、組織内のデータサイロ化や人間心理によるバイアスも進展を阻む要因として分析されています。

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