Newsletter · 2026-10-08 · Ashutosh Agarwal

バーチャル細胞が実験室テストを4分の3削減、懐疑派は医療でのAIに疑問 - AI創薬ウィークリー - 2026年10月8日の週

2026年10月1日から10月8日の週のAI創薬ウィークリー、ポッドキャスト総括。Turbineのバーチャル細胞モデルにより、AstraZenecaは細胞株を400ではなく100で実施できた。Sanofiは実験室での証明はまだないと述べた。Decoderのゲストは、医療はAIが自らの仕事を検証できない唯一の領域だと論じた。InsilicoのAI設計薬は第3相に到達し、Tempusは個別化がんワクチンでの役割を深め、SDGRは新高値を付けた後、社内ニュースなしに1日で12.4%下落した。

AI創薬ウィークリー

2026年10月8日の週:バーチャル細胞が実験室テストを4分の3削減、懐疑派は医療でのAIに疑問

第15号、2026年10月1日から10月8日の週。

要点まとめ

• 今週の大きなテーマは「バーチャル細胞」だった。 生きた細胞が薬にどう反応するかを予測するコンピューターモデルで、科学者が一部の実験室作業を省けるようにする。Turbineによれば、同社のモデルのおかげでAstraZenecaは細胞株を400ではなく100だけテストし、それでも約1,200株について予測を得られた。同じポッドキャストに出たSanofiの科学者は、まだ欠けているものについて率直だった。モデルの判断が実験室で通用するという証拠だ。(The AI in Business Podcast、10月5日)
• 論点は「誰がデータを持つか」から「誰が答えを検証できるか」へ移った。 Decoderでは、AIはソフトウェアのように結果をすぐ検証できる場所では輝くが、確かめるのに「大勢の人に新薬を注射しなければならない」医療では行き詰まる、という議論が出た。(Decoder with Nilay Patel、10月3日)Moonshotsでは、ある出演者が「製薬業界には途方もない否認がある」と語った。(Moonshots with Peter Diamandis、10月7日)
• Insilicoの最も有名なAI発見薬が第3相に入った。 CEOのAlex Zhavoronkov氏は、Eli Lillyを「世界最大の長寿バイオテクノロジー企業」とも呼んだ。(BiotechTV - News、10月5日)
• データ基盤の物語にもう一つ事例が加わった。 Tempus AIは、ModernaとMerckの個別化がんワクチンでの役割を広げた。患者ごとの用量を作るために必要な遺伝子シーケンスを担う。(Crain's Daily Gist、10月7日)
• 大手製薬の内部では、難しいのは配管だ。 Pfizerの新しい「AIスカラー」Eric Schadt氏は、小規模なAIネイティブのチームなら今や「40~50人」分の仕事ができると述べる。ラボソフトウェアのベテランは、大手製薬の顧客はAIに少なくとも5,000万ドルのリターンを求めており、多くの企業が「最初に人を減らしすぎた」と語る。(Trends from the Trenches、10月2日、Artificial Intelligence Podcast、10月6日)
• 株式: Schrodingerは10月6日に52週高値33.78ドルを付けた後、同じ日に12.4%下落した。週は13.4%安で終え、どちらの動きも説明できる社内ニュースはなかった。Recursionは10月5日に大商いで14.9%急騰し、その後すべて吐き出した(週間では-2.9%)。こちらも社内ニュースはなかった。Lillyは10月29日の四半期決算を前にアナリストが目標株価を引き上げ、1.6%上昇した。

今週のニュース

1. バーチャル細胞:「参考、誘導、代替」の階段

今週最も有益だったポッドキャストは、作り手と買い手のやり取りだった。バーチャル細胞モデルを作るTurbineのDaniel Veres氏が、The AI in Business Podcast(10月5日)でSanofiのGiorgio Gaglia氏と語り合った。

具体的な成果。 Turbineの主力製品「ADC Intelligence」は、「AstraZenecaのような複数の製薬企業」で使われている。ADC、すなわち抗体薬物複合体とは、毒性のあるペイロードをがん細胞へ直接運ぶ抗体のことだ。Veres氏によれば、パートナーは現在「以前の400」ではなく「100だけ」の細胞株を実施している。Turbineが「その学習を1,000以上の細胞株に転用できることを示し、検証した」からこそ成り立つ。彼の言葉では、「実際の実験を行うのと同じ精度で、1,200株分のデータが得られます」。つまり実験室作業は75%減り、企業は異なる腫瘍がどう反応しうるかについて、はるかに広い視野を得る。

あらゆるバーチャル細胞の主張を判断する簡単な方法。 Veres氏はモデルを三つのレベルに分ける。

• 参考(Inform): モデルは「それほど高い予測力でなくてもよい」が、次に何をテストするかについての仮説を変える。
• 誘導(Guide): モデルが示唆する実験をそのまま実行するほど信頼しており、「成功率が高くなる」。
• 代替(Replace): 実験を省くほど信頼している。実験は「コストがかかり、時間がかかる」ため、シグナルの一部を失うことを受け入れる。

どこまで行けるかについて、彼は慎重だった。「シミュレーションを盲目的に信頼できる実験タイプが一つでもあるとは言いません。」「代替」に最も近い例は、細胞が生きるか死ぬかを見る基本的な単剤テストで、それも「まったく新しい標的に対するまったく新しい化合物」でない場合に限る。

買い手の見方。 数学のバックグラウンドを持つGaglia氏は、「汎化可能」よりも「転用可能」を好む。何でもやろうとして「すべてが平凡」になる一つのモデルは望まない。新しい問題に向けるのに、ごくわずかな新データしか要らないモデルがほしいのだ。ベンダーがまだ示せないものは何かと問われ、彼はこう答えた。「意思決定が実験室で実を結ぶかどうかは、まだ……そしてさらに言えば、高次の生物への転用も。」そのため製薬は、予測を検証し、時間とともに確信を積み上げる「ラボ・イン・ザ・ループ」の仕組みを求めており、「そのワークフローの転用可能性はまだ確立されていない」。

もう一人のバーチャル細胞の声。 GenBioを率いるカーネギーメロン大学教授のEric Xing氏は、The Most Interesting Thing in AI(10月7日)で、自社が「先月……最初の実装を公開した」と述べた。彼が「全体論的で、マルチモーダル、マルチスケール、動的で実行可能なバーチャル細胞」と呼ぶものだ。これは「DNA、RNA、タンパク質、細胞形態」(形態とは細胞の形と構造)を一つのモデルに統合する。彼の主張は、実験室の生物学は「侵襲的」だということだ。「データを集めたいと思った瞬間、その特定の材料はすでに殺してしまっています。」デジタルのコピーなら、「反事実的な」もしもの検証を行い、元に戻せる。彼はまた、「最近はバーチャル細胞がたくさんあり……流行語になりつつある」と指摘し、その大半は一種類のデータしか扱っていないとした。ポッドキャストの要約によれば、彼はバイオセキュリティ上のリスクにおけるAIの役割は誇張されてきたとも論じた。

なぜ重要か。 先週の論点は誰がデータを持つかだった。今週の問いはより実務的だ。どのステップで、実験室の支出を減らせるほどモデルを信頼できるのか。Turbineの400から100という数字は、AIを科学プロジェクトから予算項目へと変える類の、測定可能な成果である。

2. Insilico:AI発見薬が第3相に到達、そして長寿研究のひねり

Insilico MedicineのCEO、Alex Zhavoronkov氏は、ボストンの老化研究・創薬会議の後、BiotechTV - News(10月5日)で近況を語った。

• 経路。 2019年、Insilicoは老化と線維症(肺の瘢痕化)の両方に関連する標的TNIKを選んだ。「生成化学アルゴリズム」で分子を設計し、オーストラリアで初のヒト試験と2件の第1相試験を行い、Nature Medicineに第2a相試験を発表して、努力性肺活量(息をどれだけ吐き出せるか)で測った肺機能に「非常に有望な傾向」を示した。第3相試験が始まっており、この従来型の肺機能指標を主要目標としている。
• 老化データ。 Insilicoは試験のタンパク質データを公開した。「独立した6つの研究室」がそれぞれの「老化時計」(血液マーカーから生物学的年齢を推定するツール)で解析し、「6つの時計すべてが……生物学的年齢を……3~6年逆転させていることで一致した」。Zhavoronkov氏は因果関係について率直だった。より健康な肺が、これらの指標で患者を単に若く見せているだけかもしれない。「実のところ、わかりません。」
• 彼の位置づけ。 彼はこの薬を「現代の長寿バイオテクノロジーの象徴……あらゆる薬のKardashianのようなもの。失敗してほしくない」と呼んだ。Insilicoには「ほかに40以上の薬」があり、その一部は「商業的にはるかに実現しやすい」と述べた。
• 規制当局。 会議では、米国の保健当局者とFDAのパネルがこの種の研究の加速を論じるのを目にし、22年で「そのようなものは見たことがない」と語った。彼は、人々は「近いうちに劇的な奇跡を期待すべきではない」と付け加えた。
• Lillyへの波及。 Zhavoronkov氏はLillyを「世界で最高峰の、世界最大の長寿バイオテクノロジー企業」と呼んだ。LillyのKevin Duffin氏が、tirzepatide(MounjaroとZepboundの薬)がエピジェネティックな老化時計を逆転させるデータを示し、続いてNovo Nordiskが、semaglutideがタンパク質ベースの時計を「3、4年」逆転させるデータを示したと述べた。彼は「私は彼らの薬を4つ服用しています」とも語った。

なぜ重要か。 Insilicoは、AIの助けを借りて設計された薬が大規模な従来型試験を通過できるかを測る、最も明確な試金石だ。失敗すれば、この分野がこれまでに経験した中で最も目立つ後退になる。

3. Tempusが個別化がんワクチンの製造の一部になる

Crain's Daily Gist(10月7日)は、Tempus AIがintismeran autogeneに関して「……ModernaおよびMerckとの提携を拡大した」と報じた。これは患者それぞれの腫瘍の遺伝子情報から個別に作られる、実験的ながんワクチンである。

• Tempusは「患者の組織と血液サンプルの採取を管理し、個々の用量を作るのに必要な遺伝子シーケンスを実施する」。
• Tempusは「このワクチンの臨床試験を支えたシーケンス企業Personalisを17億ドルの取引で買収する過程にある」。
• Guggenheimのアナリストはこれを「大きな勝利」と呼んだ。「遺伝子シーケンスが単なる患者スクリーニングではなく、製造プロセスに直接組み込まれている」ため、Tempusは「サプライチェーンに不可欠な一環となり、製薬企業がほぼ置き換えられない存在になる」。
• この取引は、黒色腫でMerckのKeytrudaと併用した「第3相臨床試験の心強い結果」を受けたもので、両社は「近くFDAに治療法を申請する見込みだ」。承認されれば、「個別化された遺伝子シーケンスを用いて作られた史上初の薬になる」。

なぜ重要か。 これはここ数号のテーマの繰り返しだ。安定した継続的な収益は、分子を設計する者ではなく、データとインフラを握る者に渡りやすい。TempusはRecursionのRNAモデルを先月ライセンスしたのと同じ会社である。

4. 大手製薬の内部でAIはどう見えるか

今週のいくつかのポッドキャストは、見出しを超えて、企業が実際にAIをどう導入しているかに踏み込んだ。

• Pfizer初の「AIスカラー」。 Eric Schadt氏は、Merck、Pacific Biosciences、Mount Sinai、Pathos AIで働いてきた。Trends from the Trenches(10月2日)で、Pfizerは「よりネイティブなAI運用モデル」を目指す中でこの役職を創設したと語った。彼の主張の核心は、単発のツールでは足りないということだ。AIの専門家とドメインの専門家を密なチームに組み合わせることで利得が生まれ、そのチームは「数年前なら40~50人を要した仕事を文字どおりこなせる」。彼の率直な評価はこうだ。「医療全般は、科学がこの大きなAI革命から恩恵を受けているほどには、依然として恩恵を受けられていません。」まだステルス段階の彼の新会社は、推論型AIモデルを使い、理由を説明する「監査可能な痕跡」付きの推奨を医師に提供する。
• 5,000万ドルの基準と、人員削減の失敗。 ラボソフトウェアのベテラン、John F. Conway氏はArtificial Intelligence Podcast(10月6日)で語った。彼は「当社の大手製薬の顧客の多くが、特定の部門から少なくとも5,000万ドルのリターンを……義務づけた」と述べた。最大の失敗は、「これが特効薬だと考えて、最初に人を減らしすぎた」ことで、後になって「多くのCEOやCFOが、先走りしすぎたと言った」。彼は再現できない科学のコストを「年間300億~500億ドルの無駄」と見積もり、原因は通常、弱いモデルではなく、雑然としたデータと実験室のプロセスだと言う。また、データが少ない難題には「より小さなモデル、それらの基盤モデルが不可欠」だとも論じた。
• どれくらい普及しているか。 Off Script: A Pharma Manufacturing Podcast(10月6日)で議論された製薬製造の調査では、「ほぼ50%」の企業がすでに創薬にAIを使っている。話者は、「業界全体で非常に具体的な便益を見るには、おそらくまだ早すぎる」と述べた。
• 支出と回収。 Schwab Network(10月1日)で、あるゲストは、製薬のR&Dは歴史的に「全体としてROIがマイナス」(業界は新薬が稼ぐ以上の額を研究に費やしている)だと指摘した。AIはその期待される解決策であり、「RocheはNVIDIAのチップを3,500個持っている」。
• 実際の時間短縮。 Claret CapitalのJoey Mason氏はThe Fiftyfaces Podcast(10月7日)で、ある大手製薬会社がAIを使って「特定の病気の次の流行がどこで起きるかを予測」し、そこにワクチン試験を配置した例を説明した。それで「臨床試験の過程で9か月を節約できた」。

5. 資金はAIへ流れ、ライセンス契約は中国へ流れる

がんバイオテクノロジー企業EarliのCEO、Cyriac Roeding氏は、Business Of Biotech(10月5日)で二つの印象的な主張をした。

• ベンチャー資金: 今年のベンチャーキャピタルの約87.5%がAIに向かっており、ほかのすべてに残るのは「12.5」%にすぎない。彼はEarliが「バイオとAIの交差点」にいることを喜んだが、ほとんどのバイオテックはそうではないと指摘した。
• 中国: 「5年前は、製薬企業のライセンス金額の5%未満しか中国に行きませんでした。今年は3分の2になります。」彼は「彼らは安価な模倣品を買っているのではなく、イノベーションを買っている」と付け加えた。司会者は、2030年までにバイオ関連の売上5,200億ドル超、世界的なブロックバスター(年間売上10億ドル超の薬)5つ、世界のファースト・イン・クラス薬の25%のシェアを目指す、中国の2026~2030年計画に言及した。
• EarliでのAIの役割: がん細胞の中でのみ治療を作動させる「遺伝子スイッチ」の設計だ。「文字どおり……何兆通りもの組み合わせが考えられます」と彼は言い、自然から部品を借りてくる従来の方法は「うまくいかない」。

これらは話者の推定であり、監査済みの数字ではないため、方向性を示すものとして扱うべきだ。先週、Sinicaのゲストは中国を世界のアウトライセンスの「約半分」とした。Roeding氏の「3分の2」はそれより高いが、いずれも同じ方向を向いている。

6. Anthropicのラボ:話は広がり、冷笑も広がった

Anthropicの生物学ラボの話は、テック系番組から一般のビジネス系ポッドキャストへ広がった。Transform NOW(10月2日)は、Anthropicがすでに「Bristol-Myersのような大手に」ツールを提供していると述べ、AI安全企業が自律的な生物学実験を行っているという皮肉を指摘した。TechStuff(10月7日)で、Kevin Roose氏はIsomorphic LabsとAnthropicのラボを、AIの進歩が加速した場合に何が実現しうるかの本物の例として挙げた。良い影響と悪い影響のどちらが勝つかは、規制とラボ指導者たちの選択次第だとも述べた。より辛辣な見方はMoonshotsから出た(「論点の分かれ目」を参照)。

強気派と弱気派の見立て

今週の問い:AIは医療で「実験を代替」できるのか。製薬が慎重なのは正しいのか、それとも単に現実を否認しているのか。

立場1:医療は答えをすぐに検証できないという点で異なる。 Decoder with Nilay Patel(10月3日)で、話者は、今日のAIは「検証できる」デジタルな作業には「並外れた能力」を持つと論じた。各ステップの結果を観察できるからだ。医療はそうは動かない。「新しい薬を作りたいなら、コンピューターは昼も夜もそれらを出し続けられます……でも、新薬が効くことを検証しなければならず、それは大勢の人に新薬を注射することを意味します……コンピューターコードを書くのとは違います。そこが溝です。」SanofiのGaglia氏は製薬の内側から同じ点を述べた。ベンダーは予測が「実験室で実を結ぶ」ことをまだ示せない(The AI in Business Podcast)。

立場2:製薬は否認しており、AIラボは製薬企業になる。 Moonshots with Peter Diamandis #301(10月7日)で、ある出演者は、製薬ベンチャー投資家が聴衆に「Claudeが設計した薬を喜んで飲む人は何人いますか」と尋ねた場面を語り、これを「AIが自分たちのチーズを奪いに来ているという、幸福で防衛的な自覚の欠如」と呼んだ。別の出演者は、製薬を隕石が来ると知らされたT-Rexにたとえた。最も鋭い主張はAnthropicに関するものだった。製薬のCEOは「数年はAnthropicからライセンスすればいい」と考えるかもしれないが、「Anthropicはすでにウェットラボを開設しています……彼らはそれら[将来のモデル]をあなたには決して公開しません。それらを使って薬を開発し、その薬を売るのです」。この出演者は、「5年分の計算資源がすでに確保されている」ため、製薬企業は「今後6か月で攻めに出る」必要があると付け加えた。

同じパネルからのひねり。 あるMoonshotsの出演者は、AIラボの動機について逆のことを論じた。より良いAIを作ることは非常に価値が高いので、「上位5,000の病気を治す」といった取り組みは「すべて単なるマーケティング」だという。この見方では、ラボは、より強力なAIを作ることに集中するための「社会的な許可を得続けるためのマーケティング活動として、あらゆる病気の治療に数パーセントを使う」。それが正しければ、「AIラボが製薬になる」という恐れは行き過ぎであり、ラボの生物学の取り組みは利益よりも広報のためだということになる。

立場3(中間):生物学が最大の分野になるが、臨床のタイムラインはあまり縮まらない。 Moonshots #299(10月3日)で、AI企業Recursive(Recursionではない)の創業者Richard Socher氏は、「最大の分野は実際には生物学になると思う」と述べた。また、薬を「米国でFDA承認を得て大規模に人間に」届けるには、「5年から10年に及ぶ自然な遅れ」が伴うと述べた。彼はLila Sciencesを称賛し、別の出演者はそこを「発見の速度を1,000倍にするために、100万平方フィートのロボット空間を運営している」と表現した。彼はまた、幹細胞から、ラボで育てた小さな臓器であるリンパ節オルガノイドを育てる企業(文字起こしでは「Peril Bio」と表記)についても語った。その企業のテストはヒトの反応をよりよく予測するため、FDAから動物試験を省略する承認を得たと彼は述べた。これは彼の主張であり、当方は検証していない。パネルは、生物学の教授たちがAIの活用で「本当に、本当に遅れている」という点で一致した。

当方の見立て。 Turbineの階段が議論の多くを整理してくれる。「代替」は、範囲が狭く十分に理解されたテストではすでに現実だ。「誘導」は、今日の製薬価値の大半が存在する場所だ。新しい標的に対する新薬を人間で「代替」できると主張する真剣な人はいない。Moonshotsの見方は、AIが加速している分子の設計と、今も何年もの試験を要する有効性の証明を混同している。しかしConwayの人員削減の話とSchadtの「40~50人」はどちらも、製薬の運用モデルが試験のタイムラインよりも速く変わりつつあることを示している。

注目銘柄

出所:FactSetの価格データ、2026年10月8日終値。

Recursion(RXRX):裏付けとなるニュースのない往復。 株価は10月5日に14.9%急騰して4.78ドルとなり、出来高は約6,700万株と、平均の約2,060万株の3倍超に達した。10月6日には場中に5.19ドルを付け、その後3日続落し、10月8日には7.5%下げて3.95ドルとなった。今週は社内ニュースを確認できなかった。次の実際のイベントは依然として*11月2日のREC-4881のTUPELO試験結果発表(REC-4881は、大腸ポリープを引き起こす遺伝性疾患である家族性大腸腺腫症に対する実験薬)*である。

Schrodinger(SDGR):新高値の後の急落。 株価は10月5日に7.5%上昇し、10月6日に52週高値の33.78ドルを付けた後、その日は12.4%安の28.90ドルで引けた。両日とも通常をはるかに上回る出来高だった。10月8日までに26.39ドルまで下げ続けた。ここでも今週は社内ニュースは見当たらなかった。当方の見立て:事業の変化ではなく、モメンタムとショートカバー(以前の号によれば株式の約15%が空売り)の取引が反転しているのである。本当の試金石は11月上旬の第3四半期決算、特にソフトウェア契約価値の伸びだ。

Eli Lilly(LLY):慌ただしいがAI関連はなし。 今週のニュース報道:

• Gate Bioscienceとの契約拡大(10月5日): 標的を1つ追加し、2つ目のオプションを付けて、Gateの「Molecular Gate」創薬プラットフォームを用いて創薬が難しいタンパク質を除去する。総潜在価値は「8億7,000万ドルを超える可能性があり」、段階的なロイヤルティが加わる。GateのプラットフォームはAIとは説明されておらず、この契約はTuneLabのブランドではない。
• Foghornとの提携終了(10月2日): LillyとFoghornは、第1相データを受けてSMARCA2分解薬FHD-909を進めない。GuggenheimはFoghornの目標株価を12ドルから5ドルに引き下げ、WedbushはFoghornを中立に格下げして目標株価を2ドルとした。
• FDA: Jaypircaが、17p欠失のない初回治療の慢性リンパ性白血病(CLL/SLL)で承認された(10月2日)。Olomorasibは膵臓がんで希少疾病用医薬品の指定を受けた(10月5日)。
• アナリスト: Morgan Stanleyは目標株価を1,419ドルから1,430ドルに引き上げた(10月7日)。Cantor Fitzgeraldは目標株価を1,410ドルから1,440ドルに引き上げ(10月8日)、Lillyは「プレミアムの付いた2027年のバリュエーションを踏まえると高いハードルに直面している」としつつ、Zepbound、海外のMounjaro売上、Foundayoが「株価を支えうる」とした。FactSetの平均目標株価は1,364.49ドル。
• TuneLab: 4週連続で新たなパートナーも経済条件もない。10月29日の第3四半期決算説明会に注目。
• ポッドキャストでは: Lillyは主に肥満症薬(Stock Club、10月1日、20年間毎年13.6%の売上成長を要する10兆ドルの評価額への道筋について)と、Zhavoronkov氏の「最大の長寿バイオテクノロジー企業」という発言(BiotechTV - News)を通じて登場した。

波及効果

• Tempus AI(TEM)とシーケンス事業者: ワクチンの用量ごとの製造にシーケンスを組み込むことは、1回限りの検査よりも粘着性が高く、継続的な収益モデルである(Crain's Daily Gist)。intismeranが承認されれば、すべての患者がシーケンスの注文になる。
• バーチャル細胞ベンダー対従来型のラボサービス: Turbineの400から100という結果は、プログラムあたりの細胞株スクリーニングが減ることを示している(The AI in Business Podcast)。時間とともに、外部委託のスクリーニングラボには逆風となり、Schrodinger型のソフトウェア支出の根拠を補強する。まだ誰の報告数値にも表れていない。
• NVIDIA: RocheのNVIDIAチップ3,500個(Schwab Network)は、製薬が単なるソフトウェアの顧客ではなく、AIの計算能力の直接の買い手になりつつあることを示すもう一つの兆しだ。
• 「長寿」企業としてのLillyとNovo: tirzepatideとsemaglutideの老化時計データが受け入れられれば、GLP-1薬の長期的な物語が広がる(BiotechTV - News)。Insilicoの第3相は、AI設計薬が従来型の試験を通過できるかどうかの最初の大きな試験でもある。
• 米国バイオテックの資金調達: ベンチャー資金の87.5%がAIに、製薬のライセンス資金の3分の2が中国に向かっているなら(Business Of Biotech)、AIという切り口を持たない米国のバイオテックは、より厳しい資金調達環境に直面する。それにより、より多くの企業がAIを軸にリブランドすることになる。
• CROと治験運営: 流行を予測して治験施設を選ぶことで9か月が節約された(The Fiftyfaces Podcast)。エージェントが運営する「自動運転の臨床試験」は、今や学会の話題になっている(Citeline Podcasts、10月6日)。製薬企業のために治験を運営する医薬品開発業務受託機関(CRO)が最も影響を受ける。

先週比の変化