AI創薬– category –
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Oncotype DXを超えたマルチモーダルAI――乳がん再発予測の新時代｜AIで読む乳がん診断 第3回
SABCS 2025発表のマルチモーダルAI（ICM+モデル）が21遺伝子検査Oncotype DXを15年遠隔再発予測で上回る（C-index 0.733 vs 0.631）。連載最終回。 -
AIトリアージで放射線科医の仕事は63%減る――AITIC試験が示す部分自律ワークフロー｜AIで読む乳がん診断 第2回
AITIC試験（Nature Medicine 2026, 31,301人）。AIが低リスクと判定した画像を放射線科医が読まない部分自律ワークフローで読影量−63.6%、検出率+15.2%を達成。連載第2回。 -
MASAIが出した答え――AIマンモグラフィは医師を超えたか｜AIで読む乳がん診断 第1回
要点まとめ スウェーデンで実施された大規模ランダム化比較試験「MASAI」の最終解析が The Lancet 2026年407巻505-514頁に掲載され、AIで支援したマンモグラフィ読影が標準的な読影と比べてインターバル乳がん（検診と検診の間に見つかるがん）を 12%減ら... -
初心者から専門家まで AI創薬入門シリーズ｜保存版：創薬からマーケットまでAI活用方法を総まとめ – 番外編（2025年11月22日版）「最新AI創薬事例だけ」を総ざらいし、2025年時点でどこまで結果が出ているのかを整理します。
1. 2025年はAI創薬にとってどんな年だったのか？ 2024〜2025年にかけて、AI創薬は「実験段階」から「臨床試験で結果が出始める段階」へと、静かにステージを進めました。 2024〜2025年にかけて、AI創薬は「実験段階」から「臨床試験で結果が出始める段階」... -
初心者から専門家まで AI創薬入門シリーズ｜保存版：創薬からマーケットまでAI活用方法を総まとめ – 第7回「総まとめ」モダリティ横断で見るAI創薬ロードマップと、現実的な期待値・戦略の立て方を整理します。
1. ここまでの総復習：モダリティ横断の「AI創薬マップ」 第1〜6回では、 この記事でわかること 1. ここまでの総復習：モダリティ横断の「AI創薬マップ」2. フェーズ別：創薬〜市販後までのAI活用ロードマップ3. モダリティ別「AIの得意・不得意」総まとめ... -
初心者から専門家まで AI創薬入門シリーズ｜保存版：創薬からマーケットまでAI活用方法を総まとめ – 第6回「細胞・遺伝子治療×AI」CAR-T・TCR・遺伝子導入・ベクター設計から製造・品質管理まで、超高難度モダリティにおけるAI活用の現在地と限界を整理します。
1. なぜ「細胞・遺伝子治療×AI」が難しく、かつ重要なのか 本シリーズ第6回では、細胞治療（CAR-T, TCR-T など）と遺伝子治療（AAV/レンチウイルスなど）におけるAI活用を取り上げます。低分子や抗体・核酸に比べて、細胞・遺伝子治療は次のような点で「別... -
ゲノムAIはどこまで信じていい？——AlphaGenome（Nature）を“実装目線”で読み解く（エキスパート編）
前回の初心者入門編では、「DNAの98%（非コード領域）」がなぜ難しいのか、そしてゲノムAIが“答え”ではなく“仮説生成と優先順位付け”の道具であることを整理しました。 前回の初心者入門編では、「DNAの98%（非コード領域）」がなぜ難しいのか、そしてゲノ... -
DNAの98%は何をしている？——“見えない領域”を読み解くゲノムAI入門DeepMindの最新モデル「AlphaGenome」が示したこと
「ゲノム解析」と聞くと、多くの人は“遺伝子（DNA）の設計図を読み、病気の原因を見つける”イメージを持つはずです。 「ゲノム解析」と聞くと、多くの人は“遺伝子（DNA）の設計図を読み、病気の原因を見つける”イメージを持つはずです。ところが現実には、... -
初心者から専門家まで AI創薬入門シリーズ｜保存版：創薬からマーケットまでAI活用方法を総まとめ – 第5回「核酸・RNA医薬×AI」配列設計から標的選定、デリバリー最適化まで、モダリティ特有の課題とAI活用パターンを整理します。
1. なぜ「核酸・RNA医薬×AI」が重要なのか mRNAワクチン、siRNA、アンチセンス（ASO）、saRNA、CRISPRガイドRNAなど、核酸・RNA医薬はここ数年で一気に存在感を増しました。 mRNAワクチン、siRNA、アンチセンス（ASO）、saRNA、CRISPRガイドRNAなど、核酸... -
初心者から専門家まで AI創薬入門シリーズ｜保存版：創薬からマーケットまでAI活用方法を総まとめ – 第4回「抗体・バイオロジクス×AI」配列設計・アフィニティ成熟・「開発しやすさ」の予測まで、低分子とは異なるバイオ医薬特有の課題とAI活用パターンを整理します。
1. なぜ「抗体・バイオロジクス×AI」は低分子と違うのか 第3回では、低分子創薬におけるAI活用を見てきました。第4回では、抗体・バイオロジクス（抗体、二重特異抗体、抗体薬物複合体、融合タンパク質など）に焦点を当てます。低分子とは前提条件が大きく... -
初心者から専門家まで AI創薬入門シリーズ｜保存版：創薬からマーケットまでAI活用方法を総まとめ – 第3回「低分子創薬×AI」ヒット探索からリード最適化まで、実務で使われているAI活用パターンと、その利点・限界を具体的に整理します。
1. なぜ「低分子×AI」がAI創薬の実験場になっているのか AI創薬の事例や論文を眺めると、まず目につくのが低分子創薬での応用です。 AI創薬の事例や論文を眺めると、まず目につくのが低分子創薬での応用です。これは単に「歴史が長いから」というだけでな... -
初心者から専門家まで AI創薬入門シリーズ｜保存版：創薬からマーケットまでAI活用方法を総まとめ – 第2回「AI創薬を支えるデータとアルゴリズム」創薬で扱うデータの種類と、AIが利用する情報源・代表的なモデルの特徴を整理します。
1. AI創薬を支える「データ」と「モデル」の全体像 第1回では、創薬バリューチェーン全体の中でAIがどこに入るのか、そして「AIにできること」と「まだできないこと」を大づかみに整理しました。 第1回では、創薬バリューチェーン全体の中でAIがどこに入る... -
初心者から専門家まで AI創薬入門シリーズ｜保存版：創薬からマーケットまでAI活用方法を総まとめ – 第1回「AI創薬とは何か？」創薬バリューチェーン全体を俯瞰しながら、「AIにできること」と「まだできないこと」の両面を整理します。
1. なぜ今「AI創薬」が注目されているのか 「AI創薬」は、ここ数年で一気に脚光を浴びましたが、決して“突然現れた魔法の技術”ではありません。 「AI創薬」は、ここ数年で一気に脚光を浴びましたが、決して“突然現れた魔法の技術”ではありません。もともと... -
AI創薬の盲点：過去論文と再現性という“静かな壁”
はじめに──過去の知識が未来の薬を決める時代 AI創薬の時代が本格的に始まって久しくなりました。新たな薬の候補を見つける速度、構造予測の精度、探索領域の拡張性――そのいずれも、かつてないレベルで進化しています。現代の創薬研究では、過去に蓄積され... -
胃がんオルガノイド×腸管神経で見えた「脂質代謝の急所」— 創薬におけるオルガノイド培養の強みと限界、そして次の一手
要旨（ひとことで）: 患者由来胃がんオルガノイドで全ゲノムCRISPRスクリーニングを行い、脂肪酸合成（ACC/ACACA）とコレステロール生合成（LSS）への強い依存性を同定。腸管神経（ENS）との共培養が代謝経路を組み替え、ACC阻害に耐性化／LSS阻害に感受性... -
RNAは治療標的になるか？ ― 科学と産業の最前線から考える
ここ数年、「RNAは治療標的になり得るのか？」という問いが生命科学と創薬の世界で熱く議論されています。 ここ数年、「RNAは治療標的になり得るのか？」という問いが生命科学と創薬の世界で熱く議論されています。これまで薬の主な標的はタンパク質でした... -
Drug Discovery News（創薬ニュース）
標的タンパク質分解を加速する革新技術「BPI」— 結合部位ごとの分解効率を可視化 はじめに タンパク質の「分解」を薬理学的に操作する――この標的タンパク質分解（TPD）技術は、これまで「創薬が難しい」とされてきた標的に対して新たな可能性を開く戦略と... -
【In vivo CAR T特別編①】体内でCAR-T細胞を作り出す時代へ：課題と期待の最前線
CAR-T療法は血液がん治療における画期的アプローチとして注目を集めてきましたが、従来は患者から採取したT細胞を体外で遺伝子改変・培養して戻す「ex vivo製造」が必要でした。 CAR-T療法は血液がん治療における画期的アプローチとして注目を集めてきまし... -
【DDNレビュー】抗体薬2剤併用による根本的アレルギー治療アプローチ：Drug Discovery News要約（ひとこと付）
米国の研究チームが、アレルギー疾患の発症源を直接制御する新たな抗体医薬併用療法の開発を進めています。今回紹介されたアプローチでは、アレルギー反応の根幹を担う免疫グロブリンE（IgE）とその産生を促すサイトカインIL-4/IL-13の両方を標的とします... -
【AI創薬の現実①】AI Drug Discoveryはどこまで実用化されているのか？期待と限界を整理する
近年、AI（人工知能）技術の進化に伴い、AI創薬（AI Drug Discovery）という言葉が急速に注目を集めています。ニュースや論文でも「AIが新薬を生み出す」「創薬が自動化される」といった期待感が語られることが増えています。 この記事でわかること AIが活...
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