[비즈한국] SKバイオファームが、新薬の研究開発（R&D）プロセスにおいて、人工知能（AI）の役割を「研究者の判断を助けるツール」から「実際の研究を遂行する主体」へと拡大する。AIエージェントが研究工程の一部を担う体制を構築し、新薬開発のスピードと効率性を高める構想だ。
SKバイオファームは2028年、AIエージェントが新薬研究を行う「バーチャルラボ（Virtual Lab）」を一定レベルで実現する予定だ。今年6月の「BIO USA」で公開した、2026～2027年の「AIエージェント」、2028年以降の「バーチャルラボ」へと続く段階的なロードマップを具体化したものである。
SKバイオファームの関係者は「2028年から構築を開始するという意味ではなく、現在確保しているAIインフラと研究能力をベースに段階的に構築し、2028年までに一定レベルのバーチャルラボを実現することを目指している」と述べた。
AIモデルを使う研究から、AIが遂行する研究へ
バーチャルラボの核心は、AIモデルを活用する主体を研究者からAIエージェントへと拡張することにある。
現在は研究者がインシリコ（In silico、コンピュータを用いた仮想モデリング）予測モデルなどのAIツールを直接活用しているが、今後はAIエージェントが必要なモデルを使って研究業務を遂行し、結果を提案することになる。研究者はそれをもとに研究戦略を立て、重要な意思決定を担う。
AIエージェントが人の勤務時間に関係なく研究を継続する「24時間研究体制」も目標だ。ただし、ロボットが実際の実験室で合成や実験まで行う「フィジカルAI」を2028年までに実現するという意味ではない。
SKバイオファームの関係者は「フィジカルAIまで2028年に実現するのは困難だ」とし、「まずは人間が担っていたリード化合物の発掘や合成関連の研究業務にAI研究ツールを適用し、時間的制約なしに研究できる環境を作ることに焦点を当てている」と説明した。
バーチャルラボのインフラ構築にも本格的に着手している。今年9月、米エヌビディアのGPU（グラフィックス処理装置）「B200」128基規模の演算リソース導入契約を締結した。SKバイオファームは、ブラックウェル（Blackwell）ベースのAIアクセラレータ「B200」を活用して、バイオ・ヘルスケア特化型基盤モデルや自社最適化モデルを開発し、中核研究のAI転換（TR-AX）などに乗り出す計画だ。SKバイオファームの関係者は「GPUの導入はバーチャルラボ構築のためのプロセスの一部であることは間違いない」と語った。
化合物発掘を超えて前臨床まで…研究段階を接続
AIエージェントの役割は、候補物質の発掘にとどまらない。SKバイオファームは初期ディスカバリー以降、開発段階までAIの活用範囲を広げる計画だ。
SKバイオファームの関係者は「従来のバーチャルラボがディスカバリー段階に集中していたとすれば、リード最適化から前臨床試験、動物実験に基づく結果をヒトへ適用する段階まで、前臨床の全工程をエージェントで実装して自律的に作動させることが差別化ポイントだ」と語った。
各段階でAIを個別に使うだけでなく、研究プロセスを接続するのも重要だ。バーチャルラボと中核研究体制を大規模言語モデル（LLM）で連携させ、先行研究の選択がその後の前臨床や臨床に与える影響まで考慮する。究極的には、候補物質の開発段階から将来の臨床試験の成功可能性までを総合的に考慮する研究体制を目指す。
ただし、動物実験をすぐにAIで代替するわけではない。必要な試験は行いつつも、AIで可能性の高い候補物質を選別して実験数を減らし、段階的に代替範囲を広げていく計画だ。
発掘期間を60%短縮…導入候補・RPTまでAIを拡大
一部のAI技術はすでに実際の研究に適用されている。SKバイオファームによると、SKテレコムと共同で行った「ROR1バインダー」の発掘研究では、従来の手法よりも期間を60%以上短縮した。
実験回数やコストの削減効果は公開していない。研究ごとに条件が異なるため、研究期間の短縮が実験回数やコストの減少にどれほど直結したかを一律に算出することは困難だとの説明だ。
AIの活用範囲は、自社の新薬開発を超えて外部からの候補物質導入にも拡大する。ライセンスイン（導入）の検討プロセスにおいて、候補物質とターゲットに関するデータを分析して意思決定を支援し、導入候補資産の評価効率を高める計画だ。
新規モダリティにもAIを組み込む。特にRPT（放射性医薬品）はAIベースの開発を推進しており、標的タンパク質分解剤（TPD）などでは、候補物質の発掘・設計・評価プロセスにおけるAI活用の可能性を検討している。
AI拡大の動き、SKグループと新薬開発のシナジー
SKバイオファームによるバーチャルラボの構築は、SKグループがAIを各系列会社の事業領域へと拡散させる流れとも合致している。
SKテレコムは通信とAIを両輪として事業組織を再編し、AIデータセンターや自社AIモデル、B2B・B2C AIサービスなどを拡大している。今年はAIデータセンター事業開発専門会社「SKハイパー」を設立し、2030年までに7500億ウォンを出資することにするなど、AIインフラ投資にも拍車をかけている。
SKネットワークスは、AI中心の事業持株会社を標榜し、AI企業への投資や既存事業のAI転換を推進している。
製薬・バイオとの接点も生まれた。SKバイオファームが導入したエヌビディアB200 GPU 128基規模の演算リソースも、SKテレコムが構築したデータセンタークラスター「海人（Haein）」をクラウド方式でサブスクリプション利用するものだ。SKテレコムのAIインフラがSKバイオファームの新薬開発研究基盤につながった事例といえる。SKネットワークスと協力して設立された米シリコンバレーのAIスタートアップ「フェニックスラボ」は、新薬プログラムのためのAIオペレーティングシステム「カイロン（Chiron）」を開発し、製薬・バイオ市場を攻略中だ。
SKバイオファームのイ・ドンフン社長も、前回のBIO USAでグループ内のAI能力を活用できる点を強みとして挙げた。イ社長は当時、「AIはSKグループの次元でも最も重要なアジェンダの一つ」とし、「SKテレコムやSKハイニックスなど、グループ内のAI関連能力からサポートを受けることができる」と説明した。