マサチューセッツ州ウォルサムに拠点を置くスィファー・メディスン（Scipher Medicine）は、臨床試験の失敗を予測するAIプラットフォーム「ClinicalTrialRank.com」の一般公開を発表した。このプラットフォームは、過去10年以上にわたる精密免疫学の研究とネットワーク生物学の基盤に基づき、人間のタンパク質間相互作用（PPI）ネットワークを活用して開発された。その目的は、薬物開発の途中で失敗する可能性が高い候補ターゲットを事前に特定し、バイオファーマ企業や投資家が無駄な資金投入を回避することだ。 同社CEOのレグ・シート氏は、「バイオファーマの開発モデルは、多くの薬が臨床段階で失敗するという点で崩壊している。各段階でリスクを低減する必要がある」と強調。既に承認された治療分類ツール「PrismRA」は、免疫疾患における治療反応を予測する唯一のCMS認定ツールとして実績を示しており、今回の新プラットフォームは、臨床前から臨床段階までリスクを軽減する拡張であると説明した。 ClinicalTrialRank.comは、遺伝的背景、臨床的表現型、治療応答の3つのモデルをPPIネットワークに重ね合わせ、既に承認された薬と患者の反応パターンから学習。ターゲットの疾患関連遺伝的素因との距離と、患者の異常な分子プロファイルを健康状態に戻す能力を評価し、精度の高い順位付けを行う。スィファーは25以上の疾患領域でこの技術を適用。内部分析により、順位が低いターゲットは臨床試験に進まない率がほぼ100％に達し、約1000件の無駄な臨床試験が回避可能だったと報告している。 同社共同創業者でネットワーク生物学のパイオニアであるアルベルト・ラズロ・バラバシ博士は、「患者に適切な薬を届けること、無駄な医療費を削減することがスィファーの使命」と述べ、このプラットフォームが開発初期から成功確率を高め、効果的な医薬品の早期提供につながると強調した。 この技術は、薬物開発の効率性と成功確率を飛躍的に向上させ、数十億ドルの無駄な投資を防ぐ可能性を秘めている。スィファーは、現在、臨床試験の失敗予測機能を提供する「ClinicalTrialRank.com」を通じて、科学的根拠に基づいた投資戦略の革新を推進している。