K-バイオにAIをプラス
ロボット研究員が24時間研究する「AI実験室」

【BizHankook】AI（人工知能）の波が産業界全体を覆っている。日常生活はもちろん、企業経営のほぼすべての領域においてAIの活用は選択ではなく必須となった。製薬・バイオ産業も例外ではない。政府が「ABCD（AI・Bio・Culture・Defence）」産業を次世代の国家成長軸として育成すると表明したことで、AIとバイオの融合はもはや遠い未来の話ではなくなった。AIが製薬・バイオ産業の研究開発から臨床、生産までどのような変化をもたらすのか、そしてこれを制度的に支えるための課題は何かを考察する。

米国自動車技術会（SAE International）は、公道走行車両の自動運転技術レベルをレベル0から5までの計6段階に分類している。最高段階のレベル5は「完全運転自動化（Full Driving Automation）」であり、運転者の介入なしに自動運転システム（ADS）が走行に必要な運転業務を遂行する状態を指す。人が運転可能なほとんどの道路・環境条件で制限なく作動する段階であり、実際の公道ではまだ実現不可能なため「夢の技術」と呼ばれている。

しかし、最も保守的だと評価される製薬・バイオ産業では、自律化技術が新薬の研究開発（R&D）に組み込まれ、実験室の風景が変わりつつある。韓国製薬バイオ協会AI新薬研究院は最近、研究施設として増築した未来館に「AI新薬開発自律実験室」を構築し、本格的な稼働の準備を終えた。

AI新薬開発自律実験室は、新薬候補物質の合成または工程開発段階において、様々な条件下で物質を合成し最適化する役割を担う。例えば、物質と合成条件を組み合わせると数多くの組み合わせが生まれる。事前に定義した条件範囲内で自動化設備が多数の組み合わせに対して実験を行い、アルゴリズムがその結果に基づいて次の条件を提案する方式で、合成条件の最適化探索を加速させるのだ。

この実験室の核心は、ロボットの自動化とアルゴリズムに基づく意思決定を組み合わせた、クローズドループ（Closed-loop）実験自律化システムの実現にある。従来、研究員が一つひとつピペット（液体移送器具）を手に持って行っていた試料の前処理作業のような単純反復工程を、この研究所ではロボットが代行する。

単に物理的な作業を代替するだけではない。システムは実験結果を分析して目標とする合成収率に到達するために次の実験条件を再設計し、これを繰り返しながら条件探索を高度化する。特定の条件で目標の収率が出なければ結果を反映して他の条件を提案するといった具合だ。設備の停止や異常事態が発生した場合は、一般的に安全規則と制御ロジックなど事前に定められた手順に従って対応し、アルゴリズムはその範囲内で実験条件の探索を効率化する役割を担う。

ピョ・ジュニAI新薬研究院院長は「24時間繰り返し実験を行える、よく訓練された研究員ができたようなものだ」とし、「最適化アルゴリズムなどAIモデルが物理的な作業を代行するだけでなく、反復探索を効率化できるため、これらを活用する研究員の役割はさらに大きくなるだろう」と見通した。

韓国製薬バイオ協会のAI新薬開発自律実験室は、各製薬・バイオ企業が構築しようとする自律実験室のテストベッドとしての役割も期待されている。AI新薬開発自律実験室では今年だけでも製薬・バイオ業界の関係者260名を対象に、設備やソフトウェア活用に関する理論教育を行った。企業が自律化システムを直接体験し、共同研究を模索できるよう「オープンイノベーション（開放型革新）」の生態系を構築している。ピョ院長は「自律実験システムの導入を検討している企業からの関心が高い」とし、「今年はインフラ構築と理論教育を行ったが、来年は実習教育を行う計画だ」と述べた。

企業とのコラボレーションにおいて大きな障害となるデータセキュリティ問題に対しても対策を用意した。新薬開発データは製薬・バイオ企業の核心資産であるため、外部流出を防ぐために外部ネットワークから切り離されたオフライン環境で構築したという。ただしピョ院長は、AI新薬開発自律実験室にシステム設計だけでなく運用体系まで含めたセキュリティガバナンスを構築中であると説明した。オフライン環境であっても、移動式記憶媒体の持ち込み・持ち出し、アクセス権限の管理、ログ監視体系、物理的セキュリティなどの運用統制が伴わなければ、セキュリティレベルを安定的に維持できないからだ。

ピョ院長は「AI新薬開発において未来の需要が高い技術を導入し、国内の新薬開発研究者と共に研究・活用できるシステムを作ることが目標だ」とし、「そうなれば、AI新薬開発の生態系活性化という側面でもプラスになるだろう」と期待感を表した。