韓国の科学者が薬物テストを革命化：単一実験で数千の実験を置き換える

医薬品開発における革命的突破

世界の製薬業界を変革する可能性のある画期的な成果において、KAIST（韓国科学技術院）と忠南大学の韓国人研究者らが、単一の実験で薬物阻害効果を予測できる革新的なアルゴリズムを開発しました。2025年6月5日にNature Communicationsに発表されたこの革命的なアプローチは、新薬開発に必要な時間、コスト、リソースを劇的に削減しながら、同時に精度を向上させることを約束しています。

KAISTの数理科学科の金在京教授と忠南大学薬学部の金相謙教授が率いる研究チームは、基礎科学研究院（IBS）の生体医学数学グループと協力して、「50-BOA」（50%ベース最適アプローチ）法と呼ばれる手法を開発しました。この技術は、世界中で60,000以上の研究論文で使用されてきた従来の薬物テスト方法論からの根本的な転換を表しています。

この突破の重要性は過小評価できません。従来の医薬品開発プロセスでは、薬物相互作用を分析し阻害定数を推定するために、複数の濃度条件での広範囲にわたる反復実験が必要でした。これらの従来の方法は、広く受け入れられているものの、しばしば異なる研究間で10倍以上変動する結果を生み出し、開発プロセス中に薬物効果と副作用を正確に予測する上で重大な課題を生み出していました。

薬物阻害とその重要な役割の理解

薬物阻害とは、ある薬物が特定の酵素の作用を抑制し、それによって他の薬物の代謝や生理学的効果に影響を与える現象を指します。このプロセスは、複数の薬物が同時に投与された際に、治療効果の向上または危険な副作用の両方につながる可能性がある薬物間相互作用を理解するために重要です。

阻害定数は、薬物の有効性だけでなく、併用療法中の潜在的な薬物相互作用を予測し防止するための重要な指標として機能します。米国食品医薬品局（FDA）は現在、新薬開発プロセス中の薬物相互作用の可能性を予測するために、阻害定数を含む酵素阻害特性を事前に評価することを推奨しています。

従来、阻害定数は様々な基質および阻害剤濃度で測定された代謝速度データに数学的モデルを適用することによって推定されてきました。しかし、この標準化されたアプローチにもかかわらず、研究では同じ基質-阻害剤組み合わせに対する推定値が異なる研究グループ間で10倍以上異なるケースが報告されており、薬物開発プロセス中に薬物効果と副作用を正確に予測する上で重大な困難を生み出しています。

この変動性は製薬研究における持続的な課題であり、開発コストの増加、スケジュールの延長、潜在的な安全性の懸念につながってきました。新しい50-BOA法は、薬物テストに対するより信頼性が高く効率的なアプローチを提供することで、これらの根本的な問題に対処しています。

50-BOAの背後にある数学的革新

研究チームの突破は、洗練された数学的モデリングと誤差ランドスケープ解析を通じて実現されました。異なるパラメータ組み合わせでの誤差の変動を調べることで、従来の方法で使用されるデータの半分以上が、正確な推定には不要であるか、実際に結果に歪みを導入する可能性があることを発見しました。

50-BOA法は、複数の可変濃度を使用する従来のアプローチではなく、単一の十分に高い阻害剤濃度を採用します。この直感に反する発見は、確立された数十年の製薬テストプロトコルに挑戦します。研究者らは、適切に選択された一つの濃度を使用することで、従来の複数濃度アプローチよりも実際により正確で効率的な結果を生み出すことができることを発見しました。

さらに、チームは正則化技術（不適切に設定された問題を解決したり過学習を防ぐために使用される数学的手法）を組み込むことで精度を向上させました。彼らは阻害剤濃度と阻害定数の関係を表す方程式を正則化項として追加し、新しい分析手法の精度をさらに向上させました。

実際の実験データに適用された際、50-BOA技術は顕著な効率改善を実証しました。この方法は、既存のアプローチと比較して75%以上の実験効率改善を達成し、同時に精度も向上させました。これは、製薬研究者が薬物テストと開発にアプローチする方法のパラダイムシフトを表しています。

実世界での応用と検証

50-BOA法の有効性は、実際の製薬データでの広範囲なテストを通じて検証されました。研究チームは、トリアゾラム（基質）とケトコナゾール（阻害剤）のペアを含む実際の薬物組み合わせに彼らの技術を適用し、彼らの方法が大幅に削減された実験要件で阻害定数を正確に推定できることを実証しました。

これらの検証研究において、50-BOAアプローチは混合阻害パターンを成功裏に特定し、競合的および非競合的阻害定数の両方の正確な推定を提供しました。阻害タイプを正確に分類する方法の能力は特に重要です。なぜなら、この分類は薬物が臨床環境でどのように処方され組み合わされるかに直接影響するからです。

実用的な意味合いは学術研究をはるかに超えて広がります。通常、新薬の開発に数十億ドルと数十年を費やす製薬会社は、薬物発見プロセスに関連する時間とコストの両方を潜在的に削減できる可能性があります。この方法の効率向上は、生命を救う薬物の開発を加速し、より小さな研究組織にとって薬物開発をより利用しやすくする可能性があります。

さらに、50-BOA法の改善された精度は、薬物相互作用のより良い予測につながる可能性があり、患者における薬物有害反応を潜在的に減少させ、全体的な治療結果を改善する可能性があります。これは、世界人口が高齢化し、患者がますます複数の薬物を同時に必要とするようになっているため、特に関連性があります。

製薬業界への世界的影響

50-BOA法の開発は、世界の製薬業界がより効率的かつ費用対効果の高い新しい治療法の開発に対する圧力が高まっている重要な時期に来ています。COVID-19パンデミックは、より迅速な薬物開発プロセスの緊急の必要性を浮き彫りにし、50-BOAのような革新は将来のパンデミック準備において重要な役割を果たす可能性があります。

国際的な製薬会社は既にAI主導の薬物開発アプローチに関心を示しています。NVIDIAのような大手テクノロジー企業は製薬AIに大きく投資しており、NVIDIAは2023年にRecursion Pharmaceuticalsに5000万ドルを投資しました。Googleの親会社であるAlphabetは、2024年にEli Lillyと17億ドル、Novartisと12億ドルの契約を確保した独自の薬物開発会社Isomorphic Labsを設立しました。

韓国では、現在臨床試験中の9つの候補物質でAI主導の薬物開発が勢いを増しています。Standigm Bio、Pharos iBio、Oncocross、Dr. Noah Biotechなどの企業が、脳卒中、認知症、アトピー性皮膚炎、がんに対するAIベースの治療法を開発しています。JW Pharmaceutical、Yuhan Corporation、Daewoong Pharmaceuticalを含む韓国の大手製薬会社も、独自のAIプラットフォームを開発したり、バイオテクノロジー企業と協力したりしています。

50-BOA法は、この世界的なトレンドに対する独特の韓国の貢献を表しており、生物学的問題に対する数学的アプローチにおける国の成長する専門知識を実証し、韓国の研究機関を製薬革新のリーダーとして位置づけています。

将来への影響と業界変革

50-BOA突破の影響は、即座の効率向上をはるかに超えて広がります。実験設計に対するこの数学的アプローチは、生物学的研究がどのように実施されるかの根本的な変化を表し、生命科学研究の他の分野での類似の革新を潜在的に刺激する可能性があります。

金相謙教授は、この研究が数十年にわたって確立されてきた標準化された製薬実験設計を根本的に挑戦すると述べ、単純な実験効率の改善を超えて薬物有効性と副作用予測の精度を向上させる新しい標準になる可能性があると述べました。

金在京教授は、これが数学が実験設計を変更し、生命科学分野における研究効率と再現性を根本的に向上させることができることを示す主要な例であると強調しました。先進的な数学と製薬研究を組み合わせたこの学際的アプローチは、将来の科学的突破のモデルとして機能する可能性があります。

この研究は、世界で最も権威のある科学雑誌の一つであるNature Communicationsでの発表を通じて、既に国際的な認知を得ています。この研究は、KAIST学際研究学部の学部生張亨俊とKAIST数理科学科の宋潤民博士が共同第一著者として参加して実施されました。

製薬業界がAI統合と数学的最適化で進化し続ける中、50-BOA法は世界中の薬物開発研究室での標準ツールになる可能性が高く、世界的な健康向上への重要な韓国の貢献を表し、現実世界の医学的課題を解決する数学的革新の力を実証しています。