米ボストンに拠点を置くBio LIMS INCの創業者・倪毅氏が開発した「Bio AI Agent」は、CAR-T細胞療法の開発プロセスをAIで革新し、ターゲット選定の段階から臨床応用までを大幅に効率化している。CAR-T療法は、患者のT細胞を抽出し、癌細胞を特異的に認識する「嵌合抗原受体（CAR）」を導入して再び体内に投与する治療法。しかし、従来は1つの新薬開発に8～12年を要し、失敗率も高かった。その主な課題は、効果的かつ安全なターゲットの発見、CAR構造の最適設計、そして免疫系への副作用リスクの管理にあり、すべてが高度な専門知識と時間の集約を要していた。 Bio AI Agentは、6つの専門AIエージェントで構成された多エージェントシステム。第1の「ターゲット分析エージェント」は、1万以上の候補ターゲットから、生物的特徴、治療可能性、特許状況を総合的に評価し、最適な候補を迅速に絞り込む。第2の「安全評価エージェント」は、ターゲットが正常組織（特に肝臓）に発現するかを予測し、既存の薬物安全データベースと照合することで、重篤な副作用リスクを早期に発見。第3の「分子設計エージェント」は、最適なCAR構造を設計。第4の「知的財産分析エージェント」は、グローバルな特許データベースを検索し、特許侵害の可能性を回避する戦略を提示。第5の「臨床医学エージェント」は、法規制や臨床試験の設計を含む開発ルートを計画。第6の「意思決定統合エージェント」は、各エージェントの出力を統合し、包括的な開発戦略を提示する。 実際の検証では、過去に肝毒性を引き起こしたターゲットの再評価で、安全エージェントが肝臓での発現と類似薬の副作用報告を検出。また、免疫細胞にも発現するターゲットに対して、事前にリスクを警告。従来、ターゲット評価に3～4か月かかっていたが、Bio AI Agentは4～6時間で同等の分析を完了。効率は約200倍向上。さらに、特許分析は数時間で100件以上の特許家族を処理可能。このように、AIは研究者の判断を補完する「知的パートナー」としての役割を果たしている。 倪毅氏は、AIは「人間の専門性を代替するものではなく、効率と精度を高める支援ツール」であると強調。今後は、既に導入された大手製薬企業への継続的支援と、他のバイオテクノロジー分野への展開を計画。将来的には、研究者がAIエージェントと連携し、実験操作から意思決定までをスマートに推進する「AIを核とした次世代ラボ」の実現を目指す。