米国カリフォルニア州サウスサンフランシスコに拠点を置くAIを活用した創薬企業、insitroは、エリリリー（Eli Lilly and Company）と提携し、小分子薬の開発を革新する機械学習モデルの開発を開始した。この共同研究は、小分子の体内挙動（in vivo）や吸収・分布・代謝・排泄・毒性（ADMET）などの重要な薬理特性を正確に予測する次世代モデルの構築を目指しており、従来の実験的手法に比べて開発期間を短縮し、試験コストを削減することを目的としている。 エリリリーは長年にわたり蓄積した豊富な前臨床データを提供。これらのデータは、数十年にわたる薬剤開発プログラムから得られた、非常に高品質で一貫性のある化合物データセットであり、insitroが独自の機械学習技術を用いてモデルを訓練する基盤となる。この提携は、2024年に発表されたsiRNA送達および抗体発見に関する提携の拡大版であり、代謝疾患領域におけるinsitroのパイプライン強化を図っている。 insitroの創立者兼CEOであるダフネ・コラー博士は、「小分子の安全かつ効果的な設計は長年の課題だったが、体内挙動の予測が困難だったことが大きな障壁だった。AIはその解決に役立つが、信頼できるデータがなければ意味がない。エリリリーの貴重なデータと協力することで、最高水準の予測モデルを構築できる」と強調。このモデルにより、開発候補の早期段階での選定精度が向上し、患者が待つ新薬の登場を加速できると期待している。 提携により開発されるモデルは、hit-to-leadおよびlead最適化プロセスの効率化に貢献。従来、薬物動態の最適化には数年、数千万ドルのコストがかかるが、機械学習モデルの導入でその負担を大幅に軽減できる。これらのモデルは、insitroとエリリリー、さらにエリリリーの新プラットフォーム「Lilly TuneLab™」に参加するバイオテック企業にも提供され、データはフェデレーテッドラーニングによりプライバシーを守った形で共同利用される。 Lilly TuneLabは「Lilly Catalyze360」の一部として、初期段階のバイオテック企業を支援する包括的な仕組み。insitroのAI技術は、DNAエンコーディングライブラリーを活用した親和性予測モデルや、物理ベースのシミュレーション、アクティブラーニングを用いた医薬化学エンジンを含む「ChemMLプラットフォーム」として統合され、小分子創薬のエンドツーエンドAIソリューションを構築している。 この提携は、AIと大手製薬企業のデータ・技術の融合によって、創薬の効率と精度を飛躍的に高める画期的な取り組みである。