Newsletter · · Ashutosh Agarwal

AlphaFoldチームが解体、AIラボは自前で創薬に乗り出す - AI創薬ウィークリー - 2026年7月30日号

2026年7月30日週のAI創薬ニュースレター。GoogleはAlphaFoldチームを解体し、研究者をGeminiとIsomorphic Labsに配置転換した。Anthropicは自社での臨床前薬剤開発に乗り出すと明らかにした。Regeneron、Bristol Myers Squibb、Eli Lillyの動きは、今や真の参入障壁とみなされる独自の患者データが既存大手製薬会社の手にあることを示した。これらはすべて、8月5日のRecursion、Schrodinger、Lillyの決算発表を控えてのものだ。

AI Drug Discovery Weekly

2026年7月30日週:AlphaFoldチームが解体、AIラボは自前で創薬に乗り出す

タンパク質フォールディング問題を解決したチームが解体されつつある。そしてAI企業各社は、シャベルを売るのをやめ、自ら掘り始めることを決めた。

TL;DR

  • GoogleはAlphaFoldチームを解体しつつある。 タンパク質構造予測でノーベル賞を受賞したグループのメンバーは、Geminiに異動するか、Alphabetの創薬部門Isomorphic Labsへ配置転換された。チームの約4分の1は既に会社を完全に去っている。DeepMindの研究担当バイスプレジデントは、グループの「長年にわたる壮大な難題への戦略が、今や進化した」と表現した。翻訳すればこうだ。この10年で最も称賛されたAI・フォー・サイエンスのプロジェクトが、社内の予算争いでチャットボットに敗れたのである。
  • Anthropicは自ら薬剤を開発することになる。 製薬会社向けのツールではなく、稀少疾患や見過ごされてきた疾患を対象とした実際の臨床前プログラムだ。これは今週BioCenturyのポッドキャストで明らかにされ、同社のプラットフォームへの申し込みを検討しているすべての製薬会社にとって、競争環境の問いを一変させるものである。
  • 先週のコンセンサスは「モデルがボトルネックではなく、データがボトルネックだ」というものだった。今週、そのデータを誰が握っているのかが判明し、それは既存大手だった。 Regeneronは300万人の配列を解読し、100を超える保護的な遺伝子変異を発見、そのうち約50が創薬プログラムとなった。Bristol Myers Squibbは自社のAIスーパーコンピュータを拡張し、標的の同定を数週間から数日に短縮した。Eli Lillyは10億ドル相当の過去の研究データへのアクセスをライセンス供与している。
  • リード・ホフマンはマイクロソフト取締役会を退任し、AI化学企業をフルタイムで率いる。 彼はManas AIが「人間が発見していなかった」抗がん化合物を生み出したと述べ、自社の計算化学者たちもこれまで見たことがないものだと言う。彼は社内でこれを「化学における第37手」と呼んでいる。
  • Schrodingerは今週唯一の本物の製品発表を行った。 BunsenというエージェントAIアシスタントで、NVIDIAおよびGoogle Cloudのインフラとバンドルされている。注目すべきは、これを取り上げたポッドキャストが一つもなかったことだ。
  • Recursionは文字通り静かな一週間を過ごした。 ニュースもなく、アナリストの動きもなく、ポッドキャストでの言及もない。唯一の登場は、CEOが1兆個のニューロンを培養した研究室について語ったことだった。
  • 名指しした3銘柄すべてが、同じ日、8月5日に決算を発表する。 今週のすべては決算発表前のポジション取りである。

What's new

AlphaFoldチームが解体されつつある

これが今週最大のニュースであり、過小評価されやすいからこそ、率直に述べておく価値がある。

AlphaFoldは、生物学の外にいる大半の人々が「創薬におけるAI」を耳にしたことがある理由そのものだ。これは遺伝子配列からタンパク質が折りたたまれる三次元構造を予測するもので、50年にわたりこの分野が解けなかった難問だった。開発者たちはノーベル賞を受賞した。AlphaFold以前、人類は50年かけて実験的に約17万個のタンパク質構造を決定していた。それ以降、その数は2億から3億個に達した。

Daily Tech News Show(7月29日)で司会者たちは、そのチームの多くの研究者――「ちなみに、その中にはAlphaFoldでの功績によりノーベル賞の栄誉を受けた者もいる」――が「Geminiに異動するか、DeepMindからスピンオフしたAlphabetの創薬会社であるIsomorphic Labsに配置転換された」と報じた。そして重要な数字はこれだ。「チームの約4分の1が、既に会社を去ったようだ。」

DeepMindの研究担当バイスプレジデント、プシュミート・コーリはこれを戦略的な進化だと位置づけ、グループの「長年にわたる壮大な難題への戦略が、今や進化した」として、Geminiへのより緊密な集中へと向かっていると述べた。司会者たちは、Geminiは「どうやらGoogleの最優先事項のようだ。彼らはそのフロンティアレベルで競争するために本当に懸命に取り組んでいる」と指摘した。

司会者たちはこれをGoogleにとっての勝利だと解釈しており、その主張にも一理はある。ある司会者はこう述べた。「DeepMindのAlphaFoldは、かつては独立して存在せねばならなかったから独立した存在だった。それを――駄洒落を許してほしいが――『フォールディング(折りたたむ)』してGeminiに組み込み、Geminiが既に行える、そして既に実際の研究で使われている科学研究の一部にすることは、全体をずっと強固なものに感じさせる。」AlphaFoldのツール自体は引き続き公開されており、Isomorphic Labsも継続している。

しかし、この見せ方を取り払うと、実際に起きたことはこうだ。世界で最も科学的に称賛されたAIプロジェクトが、それを生み出した会社の内部で、汎用チャットボットを相手に人材獲得の社内競争を繰り広げ、そして負けたのである。人員の4分の1が去った。「AIは生物学を変革する」という命題に投資根拠の全てを賭けているこの業界にとって、その論拠の目玉となる証明プロジェクトが、それを生み出した会社の内部で独立した優先事項として擁護され得なかったという事実は、じっくり考えるに値する。

同じ週にはもう一つ関連するシグナルがあった。Tech Brew Ride Home(7月29日)では、AIラボが自己改善型システムに向けて競争していることについての議論の中で、デミス・ハサビスは再帰的に自らを改善するコーディング・エージェントではなく、「ワールドモデル」という別の道を追求していると噂されている、と指摘された。先週我々はCytheraのウディ・シャーマンが、言語モデルの代わりに分子のための物理ベースの「ナノスケール・ワールドモデル」を主張していたことを取り上げた。この二つの流れは収斂しつつあるのかもしれない。DeepMind内部での賭けは、分子科学は専任の構造予測チームを通じてではなく、ワールドモデルを通じて回帰するというものかもしれない。

Anthropicは創薬企業になりつつある

BioCenturyの7月28日のエピソードには、実際に受けた以上の注目に値する開示が含まれていた。

このエピソードは、あるマッピング作業を中心に構成されていた。記者のリンジーと同僚のカレン・トカッチ=トゥスマンは、大手AI企業各社の最近のリリースが製薬研究のスタック全体にどう組み込まれるかを整理するのに時間を費やした。Anthropicは6月末にClaude Scienceをリリースした。Googleも同様のものを開発中である。NVIDIAはその下でツールと計算資源を販売する。Amazonは特定タスク向けのエージェントを構築する。OpenAIはモデル自体に取り組んでいる。

そして会話の途中で、一人の司会者がこう尋ねた。「リジー、質問があります。Anthropicが自ら臨床前薬剤開発に参入していると聞いた気がするのですが?」

答えはこうだった。「そうです。……Anthropicは今後、稀少疾患や見過ごされてきた疾患のための臨床前プログラムを開発することになります。それ以上のことはあまり明かされていません。」

その次の質問こそ、今やすべての製薬会社の幹部が問うだろうものだ。「では、あなたがそのツールの利用を検討している企業だとしたら、これは何か警戒すべき兆候になりませんか? 今やこの会社は自分の競合相手でもあるわけですよね?」

BioCenturyはこれをAnthropicに直接ぶつけ、同社のジョナ・クールと話をした。彼は、このプラットフォームは「ユーザーのデータで学習することも、いかなる形であれユーザーのデータを保持することもない」と述べ、「それは彼らのビジネスモデルの一部ではない」とした。表向きの動機は、製薬会社が創薬において直面する難しさを理解することだという。BioCenturyはこれを単純には受け入れなかった。「それが本当にそのまま進むのか、それとも何か他の事情があるのかは、見てみないと分からないと思う。」

これが商業的に重要な理由はこうだ。プラットフォーム型AIが製薬会社に売り込む全体の話は「あなたの独自データを我々に渡せば、より速くしてあげよう」というものだ。もしプラットフォーム提供者自身も自社のパイプラインを走らせているなら――たとえそれが、商業的に魅力が薄いために着手しやすい稀少疾患や見過ごされてきた疾患であっても――信頼の計算式は変わる。BioCenturyはその回避策を予測した。「モデルにアクセスする代替的な方法が出現するだろう。連合学習や、保護された形で特定の目的のためにデータをまとめたり収集したりする他のコンソーシアムのようなものだ。そこでは、潜在的な競合相手に必ずしも自社のデータを提出する必要はない。」(連合学習とは、どの当事者も生データを渡すことなく、共有モデルを訓練する方式を指す。)

この動きの規模感について:Equity(7月22日)でMenlo Venturesのマット・マーフィーは、Anthropicが5月時点で年間収益ラン・レート470億ドルを超えたと指摘した。2025年の90億ドルからの大幅な増加であり、彼はこれを同社のエンタープライズ重視の姿勢と、「生命科学向けのClaude Code」を含む製品群の功績だとした。この収益規模の企業が臨床前開発に参入するのは、ただの科学プロジェクトではない。

既存大手が手の内を見せ、そのデータは膨大だった

先週号では、三つの独立した声が一つの主張に収斂していることが分かった。すなわち、AIモデルはもはや制約ではなく、正しい実験室生成データこそがそれだ、というものだ。今週我々は、その当然の続く問い――実際にそのデータを持っているのは誰か――への答えを得たが、その答えは純粋AI創薬企業にとって心地よいものではない。

Regeneron。 Regeneron Genetics Centerを率いるアリス・バラス氏は、Business Of Biotech(7月27日)で、おそらく今週最も内容の濃いインタビューを行った。

彼はモデリングではなく、本当の問題から話を始める。彼のチームは、これまで追求されたすべての薬剤標的、承認されたすべての医薬品、試験で試みられたすべてのものを分析し、それがゲノムの「せいぜい10%程度をカバーしているに過ぎない」ことを発見した。「10%だ。遺伝子は2万個あり、我々が実際に踏み込めたのはそのうち約10%だけだった。」したがって、彼の言葉を借りれば「我々の業界は90%の失敗率を抱えている。ほとんどの人はそのことを理解していない。我々は毎朝目覚め、行うことの大半が失敗するのを目の当たりにしている。」

彼らのアプローチはこうだ。遺伝的に病気から守られている人々を見つけ、その変異を模倣する薬を作る。着想を得たのはPCSK9だった。ダラス・ハート・スタディは、この遺伝子の壊れたバージョンを持つ人々が「心臓発作の発生率が90%低く、悪玉コレステロール値も非常に低い」ことを発見した。これがなぜあらゆるリスクを下げるのかについてのバラス氏の指摘はこうだ。「臨床試験はほとんどもう終わっているようなものだ。その遺伝子を欠く数千人の生涯分のデータを見て、彼らが得ている恩恵を確認できる。すると突然、90%の失敗率のようには見えなくなる。」

問題は、こうした人々が稀であることだ。「千人に一人、一万人に一人」であり、一例だけでは何も証明できない。「一人見つけるのは素晴らしいことだ。しかし確信を得るには、何百人も見なければならない。何千人も見なければならない。」これこそが、この規模の存在理由である。300万人の配列解読。

13年を経て、結果はこうだ。「我々は100を超える、まさに驚異的で、ほとんど信じがたい保護的なヒト遺伝要因の物語を見つけた。そのうち約半分、おそらく50個ほどを、10年以上にわたり新薬へと転換し、Regeneronのパイプラインに組み込んできた。」 最も困難な領域である神経変性疾患、さらにはがんでさえも例外ではない。「生まれつき、決してがんにかからないよう守ってくれる遺伝的変異を持って生まれた人々がいる。その可能性を想像してほしい。」

彼は標的名を明かさないまま、一つの進行中の例を紹介した。肝臓の脂肪を減らし、肝疾患のリスクを下げる点で「我々がこれまで見たどの遺伝学、どの遺伝子、どの標的よりも最大の効果量を持つ」遺伝子だ。この遺伝子の保護的なバージョンは壊れているため、「我々は直ちに阻害剤を作らなければならないと分かる。」彼らのトランスクリプトームデータがこの遺伝子が肝細胞内部に位置することを示していたため、「抗体では対応できない。」そこで彼らはAlnylamとの提携を通じてこれを遺伝子サイレンシング薬へと転換し、現在後期開発段階にあり、今年後半にはデータが得られることを期待している。これが全体のループであり、集団遺伝学からモダリティ選択、そして臨床までを網羅している。その中でAIが占める部分がいかに少ないかに注目してほしい。

AIが実際に関与する部分は二つの層に分かれており、二つ目の層こそが戦略的に興味深い部分だ。

平凡な層:彼らはこれを「バリアントコーリング」――ゲノムあたり数十億個の遺伝的変異のうち、どれが無意味でどれが実際に重要かを分類すること――や、「数十万枚の画像」にわたるアノテーションの自動化に使っている。バラス氏は、早期からの「もちろんClaudeモデル」の導入について、退任予定の最高データ責任者ジェフリー・リード氏の功績を称えた。

戦略的な層は、彼自身の言葉で言えば、今週の名言である。

これらの企業がAIモデルの開発において成し遂げたことは驚異的だ。そしてそれらはますます良く、おそらくより効率的になっていく。しかし公開データで訓練されると、結局は似たようなものになり始める傾向がある、そうだろう? だからAnthropicとOpenAIは、大部分が同じデータの多くを使って訓練している。だから彼らはモデル自体で差別化できる。しかし、それらのモデルを組み合わせたら、あるいはさらに進んで、我々がここで生み出しているような種類のデータでそれらを訓練したらどうなるだろうか?

彼はその後、支出の比較を明示的に示した。AI企業は公開データで訓練するためにデータセンターに数十億ドルをつぎ込んでいる一方、「我々が費やしてきた数十億ドルと、この十年をかけて構築してきたこれらの独自データセットは、ヘルスケアにとってより特化的で独自のものだ。」彼が描く見返りは、数十年にわたる数億件の健康記録をゲノムとプロテオームの深さと組み合わせることで、「ついに人間の生物学を理解し、それを予測するモデルを訓練し始めることができる」というものだ。

彼が語る最終的なゴールは、このプログラムが頭打ちになるかどうかについて、いかなる曖昧さも残さない。「私は本当に、我々がすべての人のゲノムとプロテオームを生成する未来を見ている。だから収穫逓減は存在しない。ここにゴールラインはない。我々は全力で取り組んでいる。」

一つ、本当に率直な告白があり、これは逆方向に働く。早期のシーケンシングのリーダーであることは、「我々にとって戦略的優位性としての意味がずっと薄れつつある」というものだ。シーケンシングのコストは崩壊した。参入障壁は、ゲノムと数十年分の健康記録との紐付けであって、シーケンシングそのものではない。

Bristol Myers Squibb。 Science News Daily(7月22日)は、BMSが「約3年前に始まった当初のDGXスーパーポッド」を土台に、自社のAIプラットフォームを拡張したと報じ、「標的同定を数週間から数日に短縮することを目指している」とした。(DGXスーパーポッドとは、NVIDIAが事前パッケージ化したAIスーパーコンピュータのことである。)経営陣はその目標を「手作業を減らし、推進中のプログラムが正しいものである可能性を高めること」と表現した。この二つ目の節――速度ではなく的中率を高めることに関する部分――に注目してほしい。財務的な数字や商業化のタイムラインは開示されなかった。BioCenturyは別途、これをある傾向の一部として指摘した。「そうした種類の取引を結ぶ資本を持つ大手製薬会社は、プラットフォーム自体にしかアクセスできないかもしれない小規模バイオテック企業に比べ、より速く、より多くのことができるようになるだろう。」

Eli Lilly。 Lillyは第三の角度から同じことをしている。自社データを賃貸し、それを参入障壁にするのだ。7月23日、Sprint BioscienceはLillyが2025年末に立ち上げたAI創薬プラットフォームであるLilly TuneLabに正式に参加した。この取り決めにより、Sprintは10億ドルを超える過去の研究投資を代表するとされるLillyの独自研究データで訓練された予測モデルにアクセスできる。同日発表された別の業界レポートは、LillyとNVIDIAとの約10億ドル規模の共同イノベーション・ラボと、2026年初めに稼働したBlackwell Ultra GPU 1,016基を備える「LillyPod」スーパーコンピュータを取り上げた。

この三つを合わせると、純粋AI創薬企業にロングポジションを取っている投資家なら誰もが憂慮すべきパターンが浮かび上がる。大手製薬会社が、AI創薬企業が販売しているものを社内で構築しつつあるのだ。 彼らはデータを持ち、コンピュート取引のための資本を持ち、BioCenturyの報道の言葉を借りれば「制約要因はモデルやプラットフォームへのアクセスではなく、むしろデータと、彼らが行っているアッセイの種類にある。」

リード・ホフマンはAI化学に全力を注ぐ

Masters of Scale(7月25日)で、サティア・ナデラとの対話の中で、リード・ホフマンは10年間務めたマイクロソフト取締役会を年末に退任し、彼のAI駆動化学企業Manas AIで「創業者モード」に戻ると発表した。

彼の理由は一つの成果であり、彼はそれを慎重に説明した。Manasには、自分たちが目にしているものについての社内呼称がある。「化学における第37手についての社内での呼び方がある。というのも我々は、実際に本当に興味深いがんやその他の疾患に挑めるかもしれない化学を目にしているからだ。」

(この引用元を見逃した人のために説明すると:第37手とは、2016年にAlphaGoが李世乭との対局で打った一手で、どの人間の棋士も選ばなかったであろう、一見ミスに見えたが実は天才的な手だったものを指す。これは、AIが単に速いだけでなく、人間の直感の外側にある真に新しいものを生み出すことを表す標準的な略語となった。)

彼が示す裏付けは、人間の専門家の驚きである。「我々は世界トップクラスの計算化学者たちを何人か抱えており、彼らはそれを見て、これは非常に興味深い、これまで見たことがない、これはうまくいくかもしれない、と言った。」そして決定的なのは:「我々がManasで行っているような化学は、人間がこの化学を発見していなかったものだ。」

なぜこれが起こるのかについての彼の説明が、この論点の有用な部分である。彼が言うにはAIは「一種の異質な知性だ……人間の知性を非常に強く模倣するよう作られたAIの別のバージョンであり、それは我々に多くの有用性をもたらすが、その推論のパターンは我々のものとは同じではない。人々はしばしばそれに遭遇し、ああ、それは怖い、と言う。だがこう言えるのだ、いや、実は……それは素晴らしいことでもある。それが新しいことを可能にするからだ。」

彼の名誉のために言えば、彼は時間軸を過大に語らなかった。「まだとても初期だ、そうだろう? こうしたことは、すべてのIND申請を含め、時間がかかるものだ。」(INDとは、企業がヒトを対象に薬剤を試験する前にFDAに提出する申請であり、最初の本当の規制上のゲートである。)化学者たちを感心させる新規化合物は、薬になるまでにはまだ長い道のりがある。

今週の他の本物の科学

設計されたタンパク質がCRISPRのエラー率を5倍以上引き下げた。 AI Chat(7月24日)の報道:中国の研究チームがAlphaFoldを用いてCRISPR-Cas9遺伝子編集タンパク質を再設計し、10の主要な位置にわたり23のアミノ酸置換を試験した。オフターゲット編集――ゲノムの誤った位置での切断で、遺伝子編集における中心的な安全性の問題――は**28%から5%**に低下し、意図した標的への正確性は維持された。Natureに掲載された。印象的なメカニズムの詳細:オフターゲット部位の95%以上で、タンパク質全体の形状が変化していない場合でも、ガイドRNAと接触しているアミノ酸に変化が見られた。これは、AI構造予測が「新薬をゼロから設計する」のではなく、既存のツールをより安全にするという有用な仕事をこなす良い例である。

Scape Bioは、生物製剤がこれまで攻略できずにいた標的クラス向けのAI設計ミニタンパク質に関するNature論文を発表した。 The Bio Report(7月22日)で、共同創業者兼CEOのクリストファー・ノーン氏がそのギャップを説明した。GPCR――承認された薬剤の大きな割合を占める受容体ファミリーであり、GLP-1肥満治療薬が作用するファミリーでもある――は、大部分が低分子とペプチドで創薬されてきた。抗体はここではほとんど機能しない。「承認された薬剤の例は非常に少ない。合計で3つだけだ。そしてその3つの抗体のうち、受容体を活性化する能力を持つものは一つもない。」

その理由は物理的なものである。これらの受容体は細胞の脂質膜に埋め込まれており、可溶性ではないため、抗体を作る標準的な方法が機能しない。受容体を膜から取り出すと「わずかに異なるコンフォメーションを取るようになり、そうやって作られた分子は結局機能しなくなる。」Scapeの回避策は、「受容体をネイティブな環境に残したまま」、「ヒト細胞の内部で直接」結合をスクリーニングすることだ。

彼らが設計した分子はミニタンパク質であり、「わずか40から70アミノ酸の長さ」で、「約15倍長い」抗体と対比される。ノーン氏はこれがより良い物理的適合性をもたらすと主張する。「我々はそれらのポケットの中にかなり深く浸透し、望ましい状態にロックすることができる。」彼はこれらを「抗体のように選択的で、低分子のように安定している」と表現し、腸に限定した治療のために消化に耐えるよう製剤化できるとも述べる。

結果:デイビッド・ベイカー氏の研究室と協力し、「我々は現在、11の異なるGPCRに対してこれを実現している……我々はこれらの受容体を活性化または[不活性化]するモジュレーターを生成できる。」Nature論文はこのエピソードと同日に公開された。

分子設計とは無関係な、言語モデルがどこに当てはまるかについての興味深い詳細もある。ノーン氏はこれを標的選定に使用した。これは歴史的に「多くの人々が一部屋に集まり特定の標的について議論する……果てしない議論」であり、「誰もが自分のお気に入りのGPCRを持っていた」ものだった。その代わりに:「LLMを使えば、それを体系的に行うことができる。我々は数十億のトークンを使い、GPCRの標的・適応症・作用機序の組み合わせについておそらく3,000通りにわたって検討を行い、現在では約8つのリストにたどり着いた。」彼は人間をループに残した。「我々は依然として人間であり、それを見て、場合によってはAIが選ぶものとは異なる順位付けをできるような業界知識を持っている。」もう一つ、正直な補足がある。タンパク質の骨格を生成する際には、彼らはベイカー研究室のRF拡散のような手法を使うが、「時にはAIが生成した骨格よりもわずかによく発現する、大規模な天然スキャフォールドのライブラリ」も使う。自然は依然として時折モデルを上回る。

会社は小さく、初期段階にある。技術構築に2年半を費やした後、昨年6月にコペンハーゲンのバイオイノベーション・インスティテュートからスピンアウトし、シード資金を調達済みで、さらなる資金を調達中である。

ゲノム言語モデルが製造分野に進出しつつある。 Off Script(7月28日)は、このニュースレターがこれまで十分に扱ってこなかった分野を取り上げた。ゲノムで訓練された言語モデルを株の最適化とバイオ製造の収率に応用し、抗体や生物製剤を生産する遺伝子操作生物の生産性を高めるというものだ。発見は見出しを飾るが、利益の多くの部分は実際には製造収率にある。

公的資金がデータのフライホイールに投じられている。 Crain's Daily Gist(7月29日)は、ノースウェスタン大学がタンパク質工学のためのクラウド研究室を建設するために2,000万ドルのNSF助成金を受け取ったと指摘した。そこではAIがタンパク質の設計を提案し、研究者がそれを合成・試験し、その結果が訓練データとして再びフィードバックされる。規模は控えめだが、これはまさに先週のXairaとLila Sciencesのエピソードが本当の勝負どころだと主張していた「自らデータを生成する」というアーキテクチャであり、それが今や連邦の科学研究資金にも現れているのだ。

規制:FDAのAI試験パイロットが最初の本格的な批判にさらされている

Note to File(7月22日)は、FDAの早期臨床試験のAI最適化パイロットプログラムに関する情報提供依頼への公開コメントを読み解いた。これは、AIが創薬において研究の物語であることをやめ、コンプライアンスの物語になる地点であるため、追跡する価値がある。

最も鋭いコメントはMassive Bioからのもので、同社はFDAがこれを「規制水準を満たし、人間が統治するAI活用の試験オーケストレーション・プログラムとして設計すべきであり、狭い範囲のモデル評価やスポンサーのみの運用実験としてではない」と主張した。司会者たちはこの批判に同意した。「スポンサーのみの運用実験のように見える。それが彼らが壇上に登場させた顔ぶれではないか? スポンサー2社。」

彼らはまた、腫瘍学から始めることにも疑問を呈した。そこは「登録数が概して非常に高いわけではない。とても雑然としたデータポイントが多く存在する……始める場所として奇妙に思える。」ただし彼らは反論も認めている。もし本当の目的が試験を電子カルテと結びつけることなら、腫瘍学は理にかなっている、なぜなら「臨床試験がそのまま臨床ケアになるからだ。だから、それは電子カルテの中にあるべきものだ。」

その中心にある民間企業についても、公然たる懐疑論があった。「データを直接Paradigmシステムに入力し、それがFDAにストリーミングされているというのも奇妙だ。つまり、Paradigmは明らかにかなりの時間をかけて多額の資金を調達しながら、いわば水面下にいた。そして突然彼らが姿を現し、こういう関係を築いているわけだ。」

トーンの変化こそがシグナルだ。「これが最初に出てきたとき、皆がただ、これがどれほどイノベーションへの大きな一歩かと拍手喝采していた。そして私は、本当にそうなのか、よく分からないと思っていた。そして今、少なくとも人々がもっと批判的になってきている。」

同番組の姉妹編(7月30日)は、現在の業界の実務上の基準について最も明確な説明を示した。試験コーディネーターのデータ入力をAIで支援するGleamという企業について議論する中で、その基準は二つの部分から成ると説明された。ツールは**「目的に適合している」必要があり、かつ「その先に責任を負う人間」**が存在しなければならない。取り締まりの対象は、人間によるレビューなしにAIを展開する企業や、意図された目的に適合しないツールを使用する企業だ。これは原則としては低いハードルだが、実務上は意味のある制約であり、ほとんどすべての試験自動化の売り込みにおける完全自律版を排除する。

別途、同エピソードはFDAの中国の臨床データに対する制限を、データ品質政策ではなく産業政策として読み解いた。「彼らは単に、臨床研究業務を海外に移したくないというシグナルを送ろうとしているだけではないか?」

The debate

先週の論争はボトルネックに関するものだった。三つの独立した声が、AIモデルはもはや制約ではないと述べ、議論はそれに取って代わったものは何かをめぐるものだった。より多く、より良い実験室データ(Xaira、A-Alpha Bio、Lila Sciences)対、より少ないデータで済む分子のより良い表現方法(Cytheraの物理ベースのアプローチ)だ。

今週、議論はより居心地の悪い場所へと移った。もしデータが参入障壁であるなら、その障壁は過去5年間GPUを蓄積してきた企業のものではなく、過去20年間患者データを蓄積してきた企業のものだ。

以下に、両方向からの論拠を示す。なぜなら今週は両方とも主張されたからだ。

既存大手が勝つ。 Regeneronは数十年分の健康記録に紐づいた300万件の配列解読済みゲノムと、100の検証済み保護的変異(うち50はすでに創薬プログラム)を持つ。これには13年を要し、買うことはできない。BMSは自社のAIスーパーコンピュータを持つ。Lillyは10億ドル分の研究の歴史をプラットフォームとして貸し出している。BioCenturyのマッピングはこれを最も端的にまとめた。スタックの中で差別化可能な中間層は、「製薬会社やバイオテックが、他社もアクセス可能な同じプラットフォームやモデルを使っていても、本当に差別化できる」場所である。なぜなら「制約要因はモデルやプラットフォームへのアクセスではなく、むしろデータと、彼らが行っているアッセイの種類にあり、それは必ずしも同じ速度で変化するわけではない」からだ。そして、プラットフォームへのアクセスが小規模企業を平等にするかどうかを直接尋ねられたとき:「例えば小規模バイオテックがそのモデルにアクセスしたからといって、Claude Scienceを使う大手製薬会社と同じレベルに立てるかどうかは分からない。」

この議論には、小規模プレイヤーにとってさらに不利な二次的なバージョンもある。それはデータ量だけの問題ではなく、コンピュートのための資本の問題でもある。BioCenturyは、大手製薬会社はBMSとNVIDIAのように、コンピュート層での取引を結べると指摘した。「プラットフォーム自体にしかアクセスできないかもしれない小規模バイオテックとは対照的に。」そしてエージェントを走らせるコストは今や実質的な支出項目になっている。NVIDIAのキンバリー・パウエル氏は「エージェントが待機し、次に何をすべきか考えているたびに、それはトークンを消費している」と指摘した。BioCenturyはこれをテック業界で既に起きたことに例えた。「我々はしばらくの間、この『トークン・マキシング』という概念を目にした。誰もができるだけ速く動きたがり、全従業員にトークンをどんどん使うよう奨励していた。そして今は手を引きつつある。なぜなら人々は、うわ、これは本当に高くつく、と気づいているからだ。」ナデラ氏もMasters of Scaleで同じ点を指摘し、「人々は非効率な方法で大量のトークンを使いすぎて無茶をしかねない」と警告し、「世界で重要な成果のためにトークンをより効率的に使う方法を見出した者が、先に進むだろう」と主張した。コンピュートコストの規律は創薬における競争変数になりつつあり、それは資本の潤沢な側に有利に働く。

挑戦者たちが勝つ。 反論は、既存大手は間違った種類のデータを持っており、今週の興味深い成果は小規模チームから生まれたというものだ。Scape Bioはコペンハーゲンのわずか数名で構成されており、まさにNatureに論文を発表し、承認済みの3つの抗体が活性化できなかった11の受容体を攻略した。Manasは世界最高の計算化学者たちがこれまで見たことのない化学を生み出した。シード段階から株式を保有し続けている投資家は、Chai Discoveryのタンパク質基盤モデルを「卓越している」と評した。これらのいずれも300万のゲノムを必要としなかった。必要だったのは、明確で適切に選ばれた問題と、それを表現する良い方法だけだった。

既存大手のデータ優位性は見かけよりも狭いという、本当の論拠もある。バラス氏自身、早期のシーケンシングのリーダーであることは、コストが下がるにつれて「戦略的優位性としての意味がずっと薄れつつある」と認めた。ヒトの集団遺伝学は、どの標的が追求する価値があるかを教えてくれるが、それらに命中する分子をどう設計するかについてはほとんど何も教えてくれない。そしてそここそが、AIネイティブ企業が実際に活動している場所だ。Regeneron自身の肝臓の例がまさにその点を証明している。遺伝学が標的を選んだが、薬そのものはAlnylamとの提携から生まれた。標的選定と分子設計は異なるビジネスであり、純粋AI企業の多くは後者に属している。

そしてAlphaFoldのニュースが提起する厄介な第三の可能性がある。フロンティアAIラボがすべてを奪うというものだ。 Anthropicは年間収益ラン・レート470億ドルに達し、自社の臨床前プログラムを開始している。OpenAIはGPT Rosalindを構築中であり、BioCenturyではこれを「GPT 5.5だが、化学に関する科学情報で強化され、モデルを科学においてより専門的にするために使われる追加のデータセットを備えたもの」と表現した。Googleは科学人材をGeminiに、創薬プログラムをIsomorphic Labsに統合しつつある。これらは、上場している純粋AI創薬セクター全体を合わせたよりも低い資本コストを持つ組織であり、彼らはたった今、自社の顧客と競争を始めたばかりなのだ。

我々の結論。 率直な見立ては、純粋AI創薬企業は両端から挟み撃ちにされつつあり、今週の出来事はその状況を良くするどころか悪化させたというものだ。彼らの上方では、代替不可能な患者データとコンピュートを買う資本を持つ製薬業界の既存大手が、その能力を社内で構築しつつある。彼らの横では、はるかに安価な資本を持つフロンティアAIラボが、スタックを下って創薬そのものへと降りてきている。純粋AI企業が中間層に対して行う主張――計算能力と生物学的洞察を独自に組み合わせているというもの――は、まさに両方の隣人が今争っている主張そのものである。

既存大手が本当に素早く複製できない資産が一つあり、それは先週も今週も繰り返し取り上げられた、あの同じものだ。陰性データ。 BioCenturyはこの点を直接指摘した。「陰性データが必要だ。そしてそれは[Claude] Scienceやタンパク質データバンクにあるもので、コネクターを通じて取ってこられるようなものではない。それは経験とともに、その会社独自のデータから得られるものだ。」何が失敗し、なぜ失敗したのかは、誰も失敗を発表しないため、いかなる公開データベースにも存在しない。10年分の自社の失敗した実験を持つ企業は、いかなるモデルもダウンロードできないものを持っているのだ。それこそが、モデルの品質ではなく、専門企業に残された最も強力な論拠である。

そして、これがすべての専門性を陳腐化させてしまうのではないかと心配していた人への安心材料も一つある。長年の経験を持つ博士号取得者が依然として優位性を持つかどうか問われたとき、BioCenturyでの答えはためらいなくイエスだった。「何を問うべきか、そして何を問うべきでないかを、どうにか把握できる必要があるからだ。だから、エージェントを導くためには科学に関する文脈と経験が必要なのだ。」示された比喩はプログラミングだった。「もう誰もプログラミングをしなくなる、と言う人々がいる。しかし今まさに、[Claude] codeの最も効果的な利用者は、プログラミングの仕方を知っている人々なのだ。」

Stocks in play

我々が名指しした3銘柄すべてが、同じ日、8月5日に第2四半期決算を発表する。Recursionは寄り付き前、Schrodingerは引け後、Lillyも同日に発表する。以下すべては、静寂期間中の決算発表前のポジション取りである。

株価(7月30日) 前週比 52週レンジ 時価総額
RXRX(Recursion) 3.03ドル +0.7%(3.01ドルから) 2.77〜7.18ドル 16億ドル
SDGR(Schrodinger) 15.35ドル +1.5%(15.13ドルから) 10.95〜23.02ドル 11億ドル
LLY(Eli Lilly) 1,155.27ドル -2.6%(1,185.77ドルから) 623.78〜1,249.45ドル 1兆880億ドル

Schrodinger(SDGR)、15.35ドル、週間で1.5%上昇。 3社のうち唯一、本物の製品イベントがあった銘柄だ。7月27日、SchrodingerはBunsenの早期アクセス版を発表した。同社はこれを「研究者が科学的目標を理解し、計算戦略を策定し、高度な分子発見ワークフローを実行し、結果を解釈するのを助ける、新しいエージェント型AI共同科学者」と説明する。

このポジショニングは意図的なものであり、引用するに値する。というのも、これはまさに、このニュースレターが数週間にわたり追跡してきた「物理の代わりのAIではなく、物理にAIを加えたもの」という論点を体現しているからだ。「AIと物理ベースのシミュレーションを組み合わせることで、Bunsenは研究者がより大きな規模で専門性を発揮できるようにする……既存の科学情報を検索・要約するだけの汎用AIシステムとは異なり、Bunsenは Schrodingerの検証済みの計算手法を実行するよう最適化されており、物理ベースの分子発見における同社の数十年にわたる専門性を活用している。」

その主張の後半こそが、商業的に興味深い部分だ。「Bunsenは、計算化学者ではない経験豊富な創薬ハンターにも、高度な計算手法を利用可能にする。」Schrodingerの構造的な問題は常に、そのソフトウェアを操作するには計算化学者が必要であるという点にあり、これがどの顧客社内でも対象ユーザー基盤の上限を定めてきた。もし自然言語のレイヤーが本当にこの制約を取り除くなら、アカウントあたりの座席数を拡大することになる。CEOのラミー・ファリド氏はこれを、発見サイクルの摩擦を取り除き、プラットフォームのユーザー基盤を拡大するものと位置づけた。本格的な商用リリースは2026年末までを目標としている。

これはまた、本格的なインフラパートナーとバンドルされて登場する。NVIDIAおよびGoogle Cloudとの協業の一環として、両社は「Bunsenの初期顧客を支援するために共同設計されたフルスタックAIプラットフォームを提供する」とされ、これにはGoogle Cloudの弾力的なコンピュートと、NVIDIA BioNeMo Agent ToolkitおよびNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server EditionのGPUとの統合が含まれる。NVIDIAのデジタル生物学担当ディレクター、アンソニー・コスタ氏はこのスタックについて公にコメントした。

留意すべき点が二つある。まず、これは早期アクセスであって収益ではなく、本格リリースはあと5ヶ月先であり、8月5日の決算説明会が初期のトラクションについて何か聞ける最初の機会となる。次に、より示唆的なのは:我々が調査したポッドキャストの中で、Bunsenを取り上げたものは一つもなかった。 AIリーダーとして見られることに物語が依存している企業にとって、業界の実務家たちがRegeneronのゲノムやDeepMindの組織再編について話していたのと同じ週にエージェント型製品を発表しながら、まったく注目を浴びなかったこと自体が、マインドシェアについてのデータポイントである。

決算発表に関する背景:コンセンサスは、約4,720万ドルの売上高に対し、1株あたり約0.41ドルの損失を見込んでいる。5月の四半期から示されている通期ガイダンスは、ソフトウェアの年間契約価値2億1,800万〜2億2,800万ドル(2025年比10〜15%成長)と、創薬事業の売上高5,500万〜6,500万ドルである。証券会社の目標株価は10ドル台後半から20ドル台半ばに集中している。

Recursion(RXRX)、3.03ドル、週間で0.7%上昇、依然として52週安値2.77ドルに近い。 文字通り空虚な一週間だった。実質的な企業発表もなく、アナリストの格付け変更や目標株価の改定もなく、ポッドキャストでの報道もなかった。この株は現在、3.01〜3.03ドルのレンジで実質的に3週連続で横ばいとなっており、過去1年で最高7.18ドルまで取引されたこともある。

その唯一の登場は、CEOのナジャット・カーン氏が7月23日の米国科学サミットでロシュ/ジェネンテックの神経科学アライアンスについて語ったものだった。彼女はこのパートナーシップが、自律型実験室の中で1兆個のiPSC由来神経細胞を生成していると説明し、これはおおよそヒトの脳12個分の細胞に相当するとされる。これは、2万個のヒト遺伝子すべてを体系的に不活性化するゲノム全体ノックアウト研究を実施するためのものだ。彼女はこの成果を、RecursionのソルトレイクシティにあるスーパーコンピュータBioHiveと結びつけた。

これには二通りの読み方があり、それは8月5日に向けたポジション取りにとって重要だ。寛容な読み方は、これがまさに先週のエピソードが本当の参入障壁だと主張していたデータ工場であり、Recursionはそれを完全に所有する非常に数少ない上場企業の一つだというものだ。Regeneronとの対称性に注目してほしい。2万個の遺伝子は、業界がこれまでその10%しか対処してこなかったとバラス氏が述べたときに使ったのと同じ分母である。懐疑的な読み方は、Recursionは何年も印象的に聞こえる規模感を語り続けてきた一方で株価は半分以上下落しており、カンファレンスでのコメントは取引でも、マイルストーンでも、収益でもないというものだ。1兆個の細胞は投入にすぎない。投資家は産出を待っている。

保有状況についても注目に値する:BlackRockは8.5%、約4,454万株のクラスA株について修正パッシブ保有届出を提出した。

Eli Lilly(LLY)、1,155.27ドル、週間で2.6%下落、うち木曜日だけで4.5%下落。 Lillyは断トツで最も忙しい一週間を過ごしたが、そのほとんどはAIとは無関係だった。ここでは二つを分けて考える必要がある。週の間に起きたことと、木曜日に起きたことだ。

週の間、見出しを飾ったのはretatrutide――Lillyの三重ホルモン肥満治療薬――で、7月23日に二つの第3相試験のトップラインの結果を発表した。両試験とも主要評価項目を達成した。TRIUMPH-2(2型糖尿病を伴う肥満)では、4mg、9mg、12mgを投与された患者はそれぞれ80週時点で平均29.8ポンド、45.4ポンド、49.6ポンドを減量し、血糖値は最大1.6%低下した。TRIUMPH-3(確立された心血管疾患を伴う重度肥満)では、患者は80週時点で平均最大55.8ポンドを減量した。最高用量群での副次的な心血管指標は強力だった。中性脂肪は37.0%低下、非HDLコレステロールは16.5%低下、収縮期血圧は9.3mmHg低下、ウエスト周囲径は7.5インチ減少、炎症マーカーである高感度C反応性タンパクは51.2%低下した。

株価を動かしたのは、これらの留保事項だった。重篤な心血管イベントについては、結果はすっきりしなかった。より広範な5項目複合指標では、retatrutide群で44件、プラセボ群で52件(ハザード比0.82、これは有益性を示唆する)だったが、より狭い3項目複合指標では27件対23件(ハザード比1.12、これは有益性なしを示唆する)だった。Lillyは、こうしたイベントは「retatrutide群とプラセボ群の両方で予想より少ない頻度で発生した」と指摘したが、これは検出力不足の結果に対する標準的な説明であり、心血管に関する主張は依然として証明されないままだ。高用量での忍容性は実際の問題だった。有害事象による中止率は、TRIUMPH-2の9mg群で11.6%、TRIUMPH-3の12mg群で13.5%に達し、プラセボ群では約4.8〜4.9%だった。そして申請時期はずれ込んだ。Lillyは製造データパッケージを完成させながら、米国での承認申請を2027年第1四半期に計画しており、これは以前予想されていた2026年末からの遅延である。追加の報道は、ピークの減量幅が先行するTRIUMPH-4試験で見られた28.7%に届かなかったことも指摘した。BMOは全体的なベネフィット・リスクとベスト・イン・クラスの有効性の可能性について好意的に見ている。

第二の圧迫要因は商業面である。Foundayo(orforglipron)――2026年4月に承認されたLillyの低分子GLP-1経口薬――はソフトローンチとなり、週次処方件数は5週連続で伸び悩んでいる。ゴールドマン・サックスは第2四半期のFoundayo売上高予想を4,000万ドルに引き下げた。市場コンセンサスは約1億ドル近辺であり、同薬の2026年米国売上高予想も11億ドルから7億5,500万ドルに引き下げた。それでもゴールドマンは買い推奨と1,283ドルの目標株価を維持し、国際的なMounjaroの好調な売上と、業績ガイダンス上方修正の可能性が、この立ち上がりの鈍さを相殺しうると主張した。他の目標株価は7月下旬にかけて引き上げられた。JPモルガンは1,400ドル、UBSは1,425ドル、バーンスタインは1,385ドル、Truistは1,370ドル、バンク・オブ・アメリカは1,334ドルへとそれぞれ引き上げた。

木曜日の4.5%の下落について、確認された単一の要因はなく、我々もそれをでっち上げるつもりはない。言えるのは、この株は週の間に1,210ドルまで上昇し、その後1営業日でそれ以上を吐き出したという事実であり、これは重要な新製品のローンチに対するコンセンサスが60%下方修正される必要があるかもしれない決算発表の6日前に起きたことだ。これはニュースよりもポジション取りが重要になる局面である。

今週のLillyのその他の動きは、すべてAIとは無関係だ。受託製造会社Resilienceとの7億5,000万ドル規模の共同投資で米国の生産能力を拡大し、オハイオ州の施設をアップグレードしてLillyのKwikPen注射デバイスの生産量を増やし、400の雇用を創出する。これは、企業が生産を本国に戻すか値下げしない限り課される、ブランド薬に対する100%関税の脅威への業界全体の対応の一環である。ノボ・ノルディスクは、ニュージャージー州連邦裁判所においてランハム法に基づきLillyを提訴し、LillyのZepboundとMounjaroのテレビ広告が、Lillyの最高用量とNovoのより低用量とを比較する古いSURMOUNT-5データを引用することで患者を誤解させており、Novoの新たに承認された7.2mg製剤を無視していると主張した。Lillyは自社の広告が直接的な科学的証拠に基づいており、断固として弁護すると述べた。Lillyの神経科学部門の元エグゼクティブ・メディカル・ディレクターが、インディアナ州南部地区連邦地方裁判所に差別および報復に関する訴訟を提起した。そして遡ってみると、Lillyの63億ドル規模のCentessa買収が今四半期中に完了し、最大15億ドルの条件付き価値権(CVR)を含め、睡眠障害向けのオレキシン受容体2作動薬のパイプラインを確保した。この取引の波及効果により、Piper Sandlerは7月28日、Alkermesの目標株価を43ドルから65ドルに引き上げ、AlkermesはCentessaの発表以来76%上昇したと指摘した。

Read-throughs

NVIDIA(NVDA)について。 NVIDIAは今週の資料の中で、どの純粋AIバイオテック企業よりも頻繁に登場したが、決して競合としてではなく、常に通行料徴収所として登場した。同社は「科学者が使えるワークベンチ用ツールとモデル、そしてそれらを動かすために必要なインフラとコンピュート」を供給する。BMSはDGXスーパーポッドを拡張した。LillyはBlackwell Ultra GPU 1,016基を稼働させている。SchrodingerのAIエージェント新製品は、RTX PRO 6000 Blackwellサーバー上でNVIDIAのBioNeMo Agent Toolkitと共同設計された形で出荷される。BioCenturyはさらなるコンピュート層の取引を予想している。データ対モデルの論争のどちらが勝とうとも、NVIDIAは両方に販売しており、台頭しつつあるトークンコストの規律は、おそらく顧客をより少ないコンピュートではなく、より効率的なコンピュートを買う方向へと押しやるだろう。

Alphabet(GOOGL)について。 一週間の間に二つの矛盾するシグナルがあった。AlphaFoldチームの分散は、科学的なムーンショットがコアモデル事業に対して社内優先度を失ったことを物語る。一方、Google CloudはSchrodingerのBunsenのローンチを支える二つのインフラパートナーの一つであり、Isomorphic LabsはAlphaFold人材の一部を吸収しつつある。整合性のある読み方は、Alphabetが統合を進めているというものだ。研究人材はGeminiへ、創薬プログラムはIsomorphicへ、商業的な生物学はクラウド契約へ。それはより組織化された事業かもしれない。だがそれは、突破的な科学というオプション性を理由の一部にAlphabetを評価していた人々にとっては、より悪い物語である。

CROおよび臨床試験インフラの複合体について。 FDAパイロットへの批判は、最も攻撃的な「AI・イン・トライアル」の物語に不利に働く。ツールは「目的に適合していなければならない」、そして「その先に責任を負う人間」がいなければならない、という実務上の基準は、現在売り込まれている完全自律版を排除し、契約研究機関が販売する人的サービス層を温存する。同時に、The Digital Health Roundtableでのクレイグ・リプセット氏の主張は、より長期的な視点では逆方向を示している。もしAIが本当に開発コストを十分に下げ、非営利団体や患者財団が薬剤スポンサーとして機能できるようになれば、それは試験あたりの支出を圧縮しながらも、試験顧客の数を増やすことになる。この事業の地理的側面にも関連することとして:FDAの中国臨床データへの制限は、オンショアリング政策であるように見え、それは米国内の試験件数とコストを両方とも押し上げる。

Certara(CERT)およびシミュレーションソフトウェア群について。 Schrodingerの動きが一つのテンプレートである。検証済みの物理ベースのシミュレーションを自然言語エージェントで包み、専門家ではないユーザーに届けるというものだ。急峻な学習曲線を持つ技術的な科学ソフトウェアを販売する企業は誰もが今や、顧客から同じ質問を突きつけられる。あなたのエージェント層はどこにあるのか、と。これは、信頼できる形で提供できる企業にとっては機会であり、そうでない企業にとっては脅威である。なぜなら顧客の代替手段は、汎用プラットフォームの上にその中間層を自分たちで構築することであり、BioCenturyはこれを、各企業が今や差別化できる場所として明確に指摘したからだ。

遺伝子編集関連の銘柄について。 AlphaFoldで再設計されたCas9の結果――オフターゲット編集が28%から5%に低下し、Natureに掲載――は、AIの遺伝子編集への短期的な貢献が、標的を選ぶことよりも、むしろツールを改善することにあるかもしれないと気づかせてくれる。鎌状赤血球症についての議論から得られた臨床的視点も同じ方向を指し示していた。より良い編集標的、複合的な編集効果の予測、そして前処置レジメンにおいてブスルファンに代わるより安全な物質を見つけることだ。これらは華々しくはないが、現在50人の患者を集めるのに9〜12ヶ月かかっている試験のリスクをそれぞれ有意に下げるであろう改善点だ。

民間AIバイオ企業のバリュエーション、そしてそれゆえに上場比較対象企業について。 資金は引き続き流入している。Chai DiscoveryとEtchedは、バリュエーションを数十億ドル規模に押し上げるラウンドを獲得し、それぞれの分野の上場リーダー企業と明示的に比較された(thefly, 7月23日)、そして翌週にはAtomsが17億ドルを獲得し、Etchedもさらなるラウンドを行った(thefly, 7月30日)。Dimensionは5人のチームで科学とコンピュートに16億5,000万ドルを投じている。Menloは、XairaやVilyaを含む約8社の創薬モデル企業に出資してきた。上場市場の投資家にとって居心地の悪い算数はこうだ。Chai Discoveryは民間で数十億ドルと評価されているのに対し、Schrodingerの時価総額全体はわずか11億ドル、Recursionは16億ドルである。民間の評価が間違っているか、上場している純粋AI企業が割安であるか、あるいは最も可能性が高いのは、市場がフロンティアのタンパク質モデルを所有することと、AIというストーリーが付いたレガシーソフトウェア事業を所有することの間に、本当の区別を設けているということだ。

「AI設計薬」という主張への注意喚起。 This Week in Startups(7月22日)のあるゲストは、AI設計の薬剤が第3相の規制審査に到達したと述べた。我々はこれを重要だとして取り上げるが、それは先週ティボー・ジューイ氏が示した現実確認とも矛盾するからでもある。彼は、真の意味でのAI設計薬はまだ一つも承認されておらず、よく引用される一つか二つの例は、既存薬を再利用したものだと主張していた。第3相審査への到達と承認とは、まったく異なるマイルストーンであり、我々はどの化合物を指しているのか独自に確認できていない。未検証のものとして扱いつつ、注視する価値はある。

What changed vs last week

先週の枠組みは維持され、その後反転した。 7月23日号は、ある収斂を報じた。三つの独立した声が、AIモデルはもはやボトルネックではなく、正しいデータがそうだと述べたのだ。我々が残しておいた分岐点となる問いは、価値がデータ工場の所有者に蓄積されるのか、それとも物理ベースのアプローチがデータ問題を完全に回避し、参入障壁をモデリングの洞察へと再び移すのか、というものだった。

今週、データ工場という論点は反駁されなかった。それは裏付けられ、そして間違った相手に渡されたのだ。BioCenturyは独自にほぼ逐語的にこれを再表明した。「制約要因はモデルやプラットフォームへのアクセスではなく、むしろデータと、彼らが行っているアッセイの種類にある」――これで4週連続の収斂となる。しかし今週、最大のデータ工場を見せつけた企業は、Regeneron、Bristol Myers Squibb、Eli Lillyであり、Xaira、Lila、A-Alphaではなかった。データが参入障壁であるなら、既存大手は、これまでの物語が認めてきたよりもさらに先行している。

陰性データという論点は、この2週間で三つの独立した情報源によって提起された。 先週、A-Alpha Bioはタンパク質データバンクが小さすぎ、かつ陰性の結果を欠いていると主張した。今週、BioCenturyはそれを促されることなく提起した。「陰性データが必要だ。そしてそれは[Claude] Scienceやタンパク質データバンクにあるものではない。」これは興味深い観察から、この業界で最も持続力のある具体的な主張へと格上げされつつある。

Anthropicの役割はカテゴリーが変わった。 先週、Anthropicはイネーブラーとして登場していた。ブラウザ内でAlphaFoldやEvo2を呼び出し、IDTから発注するClaude Science、そして低い資本コストは「最も多くのシュートチャンス」を意味するというものだった。今週、それは自社の顧客に対する潜在的な競合相手として登場し、稀少疾患や見過ごされてきた疾患の臨床前プログラムを開発している。それはあなたのサプライチェーンに置くには、性質の異なる会社である。

ジョン・ジャンパーのスレッドは、予想外の方向で決着した。 先週我々は、AnthropicがDeepMindからジョン・ジャンパーを引き抜いたという、未確認とした主張を報じ、これを大手AIラボが物理学と分子へと動いているサインだと読んだ。今週のニュース、すなわちAlphaFoldチームの4分の1が会社を離れ、残りがGeminiとIsomorphic Labsに分割配置されたというものは、幹部の離脱と整合的であり、この物語を再構成する。それは「AIラボが分子へと進出している」というより、「DeepMindが自社の分子科学グループを擁護するのをやめ、人材が四散した」というものに近い。我々は依然としてジャンパー氏の引き抜きを独自には確認できていない。

物理学対データの論争に、商業製品が加わった。 先週、Cytheraのウディ・シャーマン氏は言語モデルよりも物理ベースの表現を主張した。今週、Schrodingerはまさにその前提の上に構築された製品を出荷し、「既存の科学情報を検索し要約するだけの汎用AIシステム」と明示的に対比させた。この論点には今や、有償顧客によるテストが付随しており、本格リリースは年内を予定している。

Insilicoは名指しされる事例から不在へと移った。 先週、Insilicoは承認済みAI薬を持たない代表的なテクノロジー・生物学企業として議論された。今週、それはどの新しいエピソードにも登場しなかった。

トークン経済学は新しいテーマである。 これはこれまでのどの号でも取り上げられていなかった。今週、二つの別々の会話――バイオ医薬品予算に関するBioCenturyと、Masters of ScaleでのナデラのAIエージェント運用コストに関する発言――が、それを丸め誤差ではなく戦略的変数として扱った。これは、これらの企業がどう評価されるかにおいて、今後繰り返し登場する支出項目になると予想される。

株価はほとんど動かず、それ自体が物語である。 Recursionは、52週安値近辺にいながら3週連続で3.02ドル、3.01ドル、3.03ドルと推移してきた。Schrodingerは先週の3%の下落を回復した。Lillyはretatrutideによる上昇分とそれ以上を吐き出した。AI創薬の物語の中で、AlphaFoldの組織再編も、Anthropicの創薬参入も、Schrodingerの製品ローンチも、これらの株価をどちらの方向にも動かしていない。市場はこのテーマを週ごとに取引していない。8月5日を待っているのだ。

来週への分岐点となる問い。 フロンティアAIラボが創薬に進出し、製薬業界の既存大手が社内でAIを構築しつつある今、上場している純粋AI企業に残されているものは何か? 唯一重要な答えについては、8月5日の決算を注視してほしい。Schrodingerのソフトウェア年間契約価値は、依然としてガイダンス通り10〜15%で複利成長しているか、そしてRecursionはその膨大なデータ生成能力を、パートナーシップ、マイルストーン、あるいは臨床結果のいずれかに転換できているか、という点だ。