11月11日のIT House News「がん、アルツハイマー病、心臓病、精神疾患、これらの病気は10年も経たないうちに歴史になると思います。」 Claude の開発者である Anthropic の CEO、Dario Amodei 氏は最近、この大胆な予測を発表しました。
これらは珍しい病気ではなく、何百万もの家族が罹患しており、その一部は依然として医学界の最も困難な課題となっています。
アモデイ氏は「この技術を正しく活用できれば、人類が数千年にわたって克服できなかった問題を解決できる奇跡の時代が到来すると期待されている」と語った。
同氏の見解では、人工知能は生物学的研究、医薬品開発、医学の進歩のプロセスを大幅に加速すると期待されている。
IT House は、同様の見解を持っているのは Amoudi 氏だけではないことに気づきました。イーロン・マスク氏やグーグルのAI責任者デミス・ハサビス氏など、他の人工知能分野のリーダーも同様の楽観的な見方を表明している。
ハサビス氏はかつて、人工知能によって、当初完了までに10年かかった医薬品の研究開発作業が数週間に短縮される可能性があり、10年以内に「病気の終焉」の時代が到来し、すべての病気の治療が達成されるとさえ期待されていると語った。
同氏はまた、AlphaFoldプロジェクトによって達成された画期的な進歩を例に挙げ、人工知能が生物学研究を大幅に加速することができたと指摘した。 AlphaFold は 2 億を超えるタンパク質構造の予測に成功しました。これは重要な科学的成果です。
それでも、AlphaFold の成功は、人工知能が 10 年以内にガン、アルツハイマー病、その他の複雑な病気を治療する薬を開発できることを証明するものではありません。
マスク氏はまた、人工知能技術の発展により、将来的には全人類が米国大統領と同レベルの最高の医療サービスを享受できるようになるだろうと主張した。
しかし、医薬品の研究開発を実際に担当している人々は、必ずしもこうした楽観的なスケジュールに同意しているわけではありません。
医療専門家や製薬会社幹部はこれを支持していない
バーテックス・ファーマシューティカルズの執行会長ジェフ・ライデン氏は、こうした予測を「全くのナンセンス」として否定した。
彼は、Vertex が約 50 社の人工知能企業をテストし、10,000 の薬物化合物から潜在的な薬物候補をスクリーニングするよう依頼したが、真に使用可能な薬物を独自に開発できた企業は一人もいなかったと明らかにしました。
製薬業界幹部らは、人工知能が医薬品開発の初期段階での分子スクリーニングを迅速化できるとしても、臨床試験や規制当局の承認、動物モデルやヒトモデルでの生物学的試験を回避することはできないと強調している。これらのステップは医薬品開発サイクル全体の大部分を占め、完全な医薬品開発には通常 10 ～ 12 年かかります。
コンピューターモデルで有望そうな分子を見つけることは、医薬品開発の第一歩にすぎません。研究者らは依然として研究室や動物モデルで試験を実施し、最終的には人間の臨床試験を実施して、薬が安全で本当に効果があるかどうかを確認する必要がある。
人工知能は、潜在的な治療法のスクリーニングプロセスをスピードアップできるかもしれませんが、これらの必要なリンクを直接排除することはできません。
認知科学者のゲイリー・マーカス氏や心臓専門医でデジタルヘルスの専門家であるエリック・トポル氏などの評論家も、現在の人工知能モデルには因果関係や生物学的メカニズムを深く理解する能力がまだ欠けており、そのため真に画期的な治療法を確実に推進することはできないと指摘している。
2026 年の時点で、人工知能によって設計された医薬品で完全な臨床応用が達成されたものはありません。
さらに、医学の歴史には、大きな期待が寄せられたものの、最終的には期待通りに実現できなかった画期的な約束が数多くあります。 1970年代に米国が始めた「がんとの戦い」はその典型である。
専門家らは、このような過激な予測は、現在の能力をはるかに超える科学の進歩に対する国民の期待を高める可能性があると警告している。確かに人工知能は医薬品の開発方法を変えると期待されていますが、科学研究の加速から複雑な病気を真に克服するまでにはまだ長い道のりがあります。
