製薬企業から見たAIの可能性

2018年1月31日
塩野義製薬株式会社
澤田拓子

1

目次

 製薬産業を取り巻く現状と課題
 海外製薬企業とIT巨人の動向
 海外での医療健康データ活用の先進事例
 日本の医療健康データ活用への取り組み
 日本の製薬産業のdigitalizationへの対応

2

製薬産業を取り巻く現状と課題

3

Rochers-de-Naye, by Kosala Bandara, CC BY 2.0

創薬ビジネスの現状
研究開発期間

研究開発費

成功確率

９～17年

数百億円

0.0032%

９～17年
薬物標的の同定

リード化合物発見

652,236
化合物

リード化合物
最適化

非臨床試験

成功確率

0.0115%

臨床試験（治験）

75

化合物

成功確率

0.00032%

申請
承認

21

化合物

（出所）日本製薬工業協会調べ（2005年～2009年）

4

医薬品産業を取り巻く環境変化
患者の医療意識の向上

研究開発環境の変化• 医療ニーズの変化・細分化• 高い有効性と安全性と経済性を備えた新薬への期待• 健康寿命の延伸、セルフメディケーションの重要性の高まり• iPS細胞等を用いた創薬や再生医療などの新たな治療の登場• 創薬難易度の高いアンメットメディカル
ニーズに対する挑戦• 耐性菌・耐性ウイルス問題の深刻化• 医薬品創薬難度の上昇

各国市場の動向ヘルスケアビジネスの変容• 先進諸国：高齢化、高薬価医薬品、高額医療等に起因する医療保険財政の悪化、価格の設定に対する批判、費用対効果の追求• 新興国：経済発展を背景にした医療ニーズの急速な高まりと発言力の強まり• IoTの導入による分析可能なヘルスケア
データの増大、データ活用・共有体制の整備• 異業種プレイヤー参入によるヘルスケア
ビジネスのボーダーレス化

5出所：内閣府 経済財政運営と改革の基本方針2017資料より

6

産業としての国への貢献

出所：日本製薬工業協会 「製薬協ガイド2016-17」より72016年の日本企業の新薬承認数
新薬を創出できる国は世界で数か国
日本は世界3位の新薬創出国
アジアにおける新薬創出国は日本のみ

出所：日本製薬工業協会 「製薬協ガイド2016-17」より

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知識集約型で高付加価値な産業
主要製造業の研究者総数に占める博士取得者の割合／2013年

従業員一人あたりの産業別付加価値額／2014年

出所：科学技術研究調査（総務省統計局）

出所：科学技術研究調査（総務省統計局）

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対象疾患領域を絞り込んだ臨床開発が成功している
1997年以降に10品目以上の臨床開発品を創出した企業を対象に、疾患集中度と研究開発費から臨床開発の成否を見ると、研究開発費で中程度で、対象疾患領域を絞り込んだ企業の品目が成功している。
政策研ニュースNo.51 企業と開発品の特徴から見た臨床開発の成否、2017年7月 より極めて多い（50億US$以上）多い（20億～50億US$）
中程度（5億～20億US$）
少ない（5億US$未満

https://www.statista.com/chart/10149/top-ten-in-big-pharma/

決め手は研究開発費の多さ
ではない

http://answers.ten-navi.com/pharmanews/9919/

10日本の製薬産業のミッション

出所：日本製薬工業協会 「製薬協ガイド2016-17」より

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創薬ビジネスの主要課題
化合物ライブラリー（仮想化合物106件）④ 研究開発期間の短縮

活性化合物
スクリーニング③ 臨床予見性の向上
リード化合物
最適化

生体内タンパク質（≧10万種）

非臨床試験

如何に必要なデータを高品質で集積するかが鍵
特に創薬開発においては対象② 組合せの最適化となる患者層の特定をオミック
ス情報、医療情報、患者の日常情報などをもとに精密に行う
標的たんぱく質必要あり。

臨床試験

製造販売後調査
市販後臨床研修⑦ 販売活動の生産性向上⑥ 流通の信頼性確保

同定⑤ QCD※バランスの最適化① 創薬テーマの発見

生産計画の立案

調達

製造

流通

※ 「Quality（品質）」「Cost（費用）」「Delivery（引渡）」の略であり、各因子はトレードオフの関係にある。

12

13

海外メガファーマ×IT巨人によるdigital化の大波

By Tom Walker, Public domain

14各社の連携関係 digital ecosystem

出所：EY Digital deals: spotlight on life science, Feb 2017

http://www.ey.com/gl/en/industries/life-sciences/ey-vital-signs-digital-deals-spotlight-on-life-sciences

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IT関連企業のヘルスケア参入例
Google
•



Apple
•



バーチャルリアリティを利用した疼痛治療

CureApp（日本）•

認知行動療法をアプリ化したオンラインサービス
薬物乱用・依存やオピオイド系鎮痛剤の中毒者の行動変容サポート

Fisrthand Technologies•



1$で医療画像をAI解析。既に世界中で100万人以上の患者が診断

Peer Therapeutics••



極秘のヘルスケア技術チームを編成し、バーチャル往診やスマートスピーカーなどを活用した健康関連アプリを開発中

Zebra
•



ResearchKit等を用いた疾患診断（パーキンソン病、自閉症など）

Amazon•

大量の画像データを基にしたAI診断研究など

ニコチン依存症（治験中）、NASHなどをスマホアプリで治療を目指す

楽天（日本）•

癌治療領域「光免疫療法」に参入
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Google, Alphabet are focused on health

Google, Alphabet is making a
number of big bets in healthcare
and life sciences. In particular thefollowing companies are heavily
focused on health:17Verily Life Science社の主なプロジェクト

Sanofi

BiogenAstraZeneca

GraxoSmithKline

Novartis

Johnson&Johnson

Nikon

Dexcom
出所：Verily Life Science, https://verily.com/projects/

NHS
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海外大手製薬の主なAI創薬への取り組み（1/2）
製薬企業

AIパートナー＆技術概要

対象

PfizerIBM
Watson Drug Discovery

2016年より、Watson for Drug
Discoveryを使い創薬ターゲットを探索（成果は？？）

Immunooncology

Genentech(Roche)

GNS Healthcare社
REFS(Reverse Engineeringand Forward Simulation)

2017年より、GNS社の因果予測手法とEMRデータを使い新薬とマーカーの探索を行い、次世代癌治療につなげる

Oncology

Sanofi

Exscientia社（費用と期間を1/4に短縮。最大EUR250Mのmilestone）
BERG社（2017年より）

E社：2017年より、E社のAIによる自動設計を用いたbispecific-small-molecule
design技術により、新薬候補を設計。
BERG社：インフルエンザワクチンのバイオマーカーを予測

代謝性疾患

GSK

Exscientia社（上記と同様）最大で43M$のmilestone
Insilico Medicine社（AIDrug Discovery Pipeline）

E社：2017年より、GSKの指定する最大10の創薬標的に対する低分子医薬品の研究開発
IM社：AIによる新規標的同定技術により加齢性疾患の新薬開発を進める

E社：10標的IM社：パーキ
ンソン、アルツハ
イマーなど

Janssen（J&J）

BenovolentAI社

臨床段階の新薬候補化合物を対象にAIで評価。論文と過去の臨床試験データをもとに臨床試験で失敗した新薬候補の他疾患への適用を見つけ出す。

インフルエンザワ
クチン19海外大手製薬の主なAI創薬への取り組（2/2）
製薬企業

AIパートナー＆技術概要

対象

AbbvieAtomwise社
AiCure社（2016年より）

Atomwise社：取り組みは非公開。
AiCure社：Ph2での投薬アドヒアランス向上にAI活用（50％から90％に改善）

統合失調症

AstraZeneca

Berg Health社(2017年より）患者と健常者のゲノム・蛋白質等を比較解析し、解析データと患者の臨床情報をAIで分析し、医薬品候補を抽出

Merck

Numerate社（2012年より）
Atomwise社

Numerate社：独自in silico drug
design technologyを使って新規医薬品候補低分子を見つける。
Atomwise社：非公開

循環器疾患

Boehringer
Ingelheim

Numerate社（2011年より）独自in silico drug design technology
を使って新規医薬品候補低分子を見つける。

感染症

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海外での医療健康データ活用の先進事例

EstoniaDenmark21

エストニアの情報基盤 e-estonia 人口130万人の国のICT戦略

電子身分証明書 eIDカード
2002年から身分証明書法により、15歳以上の全てのエストニア国民、及び1年以上の在住許可証を持つ在留外国人に所持が義務付けられている。

出所：https://e-estonia.com/

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エストニアの電子政府を支える情報共通基盤

出所：Raul Mill, Estonian Health Information System23デンマーク ー 国策としてデジタル化を強力に推進
出所：https://www.digst.dk/Servicemenu/English

2016-20
2011-15

 1968年に国民共通番号制度を導入
 eGOVERNMENT STRATEGY
2011-2015で、ペーパーレス化、福祉サービスの電子化等を推進
 The Digital Strategy 2016-2020
で、公的サービスで市民や企業への付加価値創造を推進24

デンマークのヘルスケア電子化 医療従事者用MedComサービス
 医療従事者用コミュニ
ケーションツール
 1994年設立
 病院や一般開業医、薬局などの医療従事者用 2年毎にプロジェクト化しており、現在はMedCom10（2016-2017） 期間内に自治体、公共団体、企業などの関係者で次の2年間のヘルスケアのニーズやデジタル化のトレンドなどを議論して次の2年間の計画を作っている。

出所：https://www.medcom.dk/

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デンマークのヘルスケア電子化 市民・患者用サービスsundhed.dk
 市民・患者・医療従事者用医療情報サービス
 2003年設立
 2011年には人口の85%が登録
 市民・患者向け
 個人の健康・治療・薬情報の参照
 開業医の予約、処方箋の更新
 病院の評価情報の共有
 同じ疾病患者同士のネットワーク
 病気・治療に関する学術情報の提供
 医療従事者向け
 電子カルテの共有（病状、治療内容、投薬情報など）

出所：https://www.sundhed.dk/

26

The Danish Biobank System
出所：Prof. Stephen Hamilton-Dutoit The Danish Biobank Systemより

27

出所：Prof. Stephen Hamilton-Dutoit The Danish Biobank Systemより

28日本の医療健康ビッグデータ活用への取り組み

Public domain, by Wall Boat29

医療健康分野のビッグデータ活用の課題

出所：日本製薬工業協会「医療健康分野のビッグデータ活用研究会報告書vol.2」(2017年4月)より

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未来投資戦略2017（Society5.0 に向けた戦略）
 我が国の強み（対象IIIとしてリアルデータの取得・活用可能性を提示）に集中投資することを提言
 健康寿命の延伸を柱に
 データ活用基盤の構築（健康・医療・介護データの一元化）
 保険者・経営者による「個人の行動変容の本格化」
 遠隔診療、AI開発・実用化
 自立支援に向けた科学的介護（データ収集・分析） 健康寿命の延伸の先に目指す社会 高齢者・家族―遠隔診療により通院負担が軽減されデータ・AIを活用した最適なケアプラン
 医療・介護現場ー患者データの一元化により個人に最適な医療がいつでもどこでも可能に
第10回未来投資会議 2017.6.9 抜粋

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未来投資戦略2017（Society5.0 に向けた戦略）ー続き
 医療等分野のデータ利活用基盤の構築
 個人が自らの医療情報を把握し共有 個人のヒストリーとしての連結・分析を可能とする（2020年度から本格稼働）
 次世代医療基盤法（2017.4）に規定される認定事業者を活用
医療情報を匿名加工し提供する仕組み構築
 医療ID制度の導入（2018年度から段階的に導入し、2020年度からの本格的稼働を目指す）

第10回未来投資会議 2017.6.9 抜粋

32

厚生労働省

出所：厚生労働省医政局 研究開発振興課 「臨床開発に係る取組（クリニカル・イノベーション・ネットワーク）」 平成29年3月

33

厚生労働省

出所：次世代医療ICT基盤協議会 第1回医療情報利活用推進サブワーキンググループ（H29/10/18) 厚生労働省資料より

34

厚生労働省

出所：次世代医療ICT基盤協議会 第1回医療情報利活用推進サブワーキンググループ（H29/10/18) 厚生労働省資料より

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厚生労働省

出所：厚生労働省医政局 研究開発振興課 「臨床開発に係る取組（クリニカル・イノベーション・ネットワーク）」 平成29年3月

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総務省

出所：次世代医療ICT基盤協議会 第1回医療情報利活用推進サブワーキンググループ（H29/10/18) 総務省資料より

37

総務省

出所：次世代医療ICT基盤協議会 第1回医療情報利活用推進サブワーキンググループ（H29/10/18) 総務省資料より

38

総務省

出所：次世代医療ICT基盤協議会 第1回医療情報利活用推進サブワーキンググループ（H29/10/18) 総務省資料より

39

総務省

出所：次世代医療ICT基盤協議会 第1回医療情報利活用推進サブワーキンググループ（H29/10/18) 総務省資料より

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総務省

出所：次世代医療ICT基盤協議会 第1回医療情報利活用推進サブワーキンググループ（H29/10/18) 総務省資料より

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総務省

出所：次世代医療ICT基盤協議会 第1回医療情報利活用推進サブワーキンググループ（H29/10/18) 総務省資料より

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日本の製薬産業のDigitalization

By Swollib - Self-photographedTransferred from English Wikipedia; Public Domain,https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=1101030

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製薬企業のデジタル推進例• 研究開発– アステラス：リポジショニング等適応症探索にAI活用– 田辺三菱：2019年までに創薬・治験に4種のAI導入。研究開発費の圧縮– 大日本住友：インシリコ創薬で見出した精神疾患対象2化合物の治験中– 大塚デジタルヘルス：IBMワトソンの電子カルテ解析による精神疾患診断– 武田薬品：in silico drug design technologyの活用とアップルウォッチでうつ病診断の臨床研究– 塩野義：SASの機械学習ツールを活用した臨床試験解析のセミオートメーション化• 営業– 武田薬品：AIによるMR情報提供の高速化– 第一三共：AIによるコールセンター業務支援– 田辺三菱：AIによる医師コミュニケーション支援• 医薬品付加価値向上– 大塚製薬：世界初のデジタルピル（Abilify Mycite）による服薬管理– 大塚製薬：服薬支援容器による飲み忘れ防止（プレタールアシスト）44

日本の製薬企業の主なAI創薬への取り組み
製薬企業

AIパートナー＆技術概要アステラス

Biovista社（2015年より）Biovista社：ドラッグリポジショニング。アス
テラス社の化合物をBiovista社のClinical
Outcome Search Space(COSS)で分析。
Numedii社：BigData Intelligencetechnologyで化合物の新規適用症を見つける。

NuMedii社（2016年より）

対象

武田薬品

Numerate社（2017年より）独自in silico drug design technology
を使って新規医薬品候補低分子を見つける。

Oncology
消化器系
中枢神経系

大日本住友製薬

Exscientia社（2015年より）Exscientia社のAIによる自動設計を用いたbispecific-small-molecule design技術により、新薬候補化合物群を設計。
着手後12か月で２つのGPCRに対して選択的に作動性を有する化合物を発見。

精神疾患治療薬

田辺三菱製薬パートナー企業は未発表

2019年にも創薬と臨床・治験の両分野にAIシステムを導入することを発表。合成や治験デザインなど計4種類のAIを用いて新薬開発期間短縮と臨床成功率向上をめざす。（予算100億円単位）

45

46

製薬業界特異的なｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝに医療データの活用は必須⇒今は主として海外データを活用

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日本の課題は医療情報活用⇒加速を目指しているが。。。

出所：日本医療情報ネットワーク協会ニュースレター2017年8月号「特集：次世代医療基盤法」より
http://www.ehr.or.jp/news/newsletter/jmna_newsletter_201708.pdf

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医療健康ビッグデータに関する日本の課題
 日本の課題 EHRのネットワーク拡大（最終ゴールとメリットの明示）

 医療機関の電子カルテ導入支援と導入率の向上
 医療機関がHERネットワークに参加しやすい環境整備とメリットの構築
 HERデータの疾患毎での標準化（必須項目の充実）
 自治体との協働による地域医療実態を加味した広域ネットワーク形成の推進

 PHR情報の活用、普及

 PHR活用に向けたデバイス、アプリ、アルゴリズムの開発
 データ精度向上、測定値の標準化
 二次利用を想定した標準化と統合
 利便性とセキュリティのバランス

 個々の患者さん毎にライフヘルスデータを構築（PHRとHERの統合）

 PHRとHERを個人単位で紐付けし個人のライフコースヘルスデータとして閲覧・活用
 医療ID制度の早期実現
 アクセスとセキュリティのバランス
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医療健康ビッグデータに関する製薬企業の課題
１．バリューチェーン横断的な活用

創薬、開発、医療経済評価、安全性監視、マーケティングなど、製薬産業における健康医療情報の活用はバリューチェーン横断的に多岐にわたっているが、旧来はそれぞれの部門が独立して活用⇒会社
全体としての活用基盤構築とさらに他社とのデータの共有も想定する要あり。プレコンペな情報共有は既にグローバルに動いている。

２．データ構築への主体的かつ業界横断的な取り組み完成されたデータベース構築を待つのではなく、製薬業界自らが主体的にニーズや海外状況を踏まえた高価値のデータベースを構築するための要件を発信し、データの構築に参画していくことも必要。海外から先にデータの標準化が進むと日本は取り残されることに。。。PHRについても、HER同様に標準化が必須であるため、共同で業界標準化を進める必要がある。グローバルには既に検討が始まっている。

３．規制等のあり方等に関する検討

データの収集方法（同意の取得方法）や活用等に対する法的規制が活用時の障害になることが危惧されている。一方で国外へのデータの持ち出しに関しては知財の観点からも一定の規制が必要とも考えられている。
海外においても欧米で異なる対応になっており、何が望ましいのかを業界としても議論を重ね日本に利することをも配慮した上で リアルワールドデータの活用について、法的規制のあるべき姿や改正について規制当局と相談していく時期に来ている。

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最後に
各種産業の中でも医薬品業界は規制業界であることからdigital化については遅れを取っていたが、創薬開発の生産効率が極めて低いことその改善が社会の要請となっていることから、今digital化によって最も恩恵を受ける業界として医薬品業界が注目されており、IT企業、情報関連企業も次々に参入してきている。
ただ、今後AIの進化を支えて行くためにはデータの量だけではなく、質も問われる。
医療データ等の一元化を既に進めている国が存在する中で日本としてどのようにビッグデータを構築し、アカデミアやIT産業との積極的な協業により生み出される成果物等を知的財産権として確保して行くのか、一定のルールの明確化が必要である。
医療データ等のビッグデータの産業活用への道筋を明らかにするとともに、現在国として進められている種々の施策が早く成果を出し、種々のバリューチェーンの中で活用できるようにすることがAI活用の上でも最重要な課題であり、医薬品業界としても可能な限り協力したい。既に海外医療データの活用は凄まじい勢いで始まっており、取り残されないようにすることが重要である

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