1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-07-20(月) 10:00:00.00 ID:AIPharm001 マジかよ、AIが薬作るとかSFじゃんｗｗｗ 今までの薬開発って地獄だったらしいけど、AIでどうなるんやろ？ ソース：Where Are All the AI Drugs?

2: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-20(月) 10:03:15.22 ID:DrugHunterX >>1 おまいうｗｗｗ 薬の開発ってマジでエグいぞ。数十年かけて何十億も使って、9割以上が失敗する世界やからな。 AIでそれが短縮できるなら神だが…(´・ω・｀)

3: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-20(月) 10:05:40.89 ID:Scientist777 記事にもあったけど、開発者が亡くなった母親のために薬作ろうとしてる話、泣けるやん… そういう執念がないと、あんな厳しい世界じゃやってられんのやろな。 AIに感情はないけど、データから最適解を見つけるのは得意中の得意だろ。期待しかない。

4: やらない夫 2025-07-20(月) 10:08:01.30 ID:Yaranaioo >>1 どうせまた夢物語だろ。 昔も「コンピューター創薬」とか言って盛り上がってたけど、結局大した成果なかったじゃん。 「CADD」とか「BADD」とか、笑える冗談もあったし。

5: やる夫 2025-07-20(月) 10:10:22.99 ID:Yaruo.PoG >>4 でも、今回は違うお！ DeepMindのAlphaFoldとか、タンパク質の立体構造予測とか、人間じゃ無理なレベルでやってるお！ AIならきっとできるお！信じるお！

　 ∧＿∧ 　（　´∀｀） 　（　　　　） 　 ｜ ｜　| 　 （_＿）＿）

6: ひろゆき＠考える人 2025-07-20(月) 10:12:55.77 ID:HiroyukiX >>5 それって、あなたの感想ですよね？ DeepMindがタンパク質の構造予測できるのと、実際に薬として機能する分子を開発できるのは全然話が違うでしょ。 あと、ソースは？

7: できる夫 2025-07-20(月) 10:15:30.11 ID:Dekiruo.Sns >>6 説明しよう。 DeepMindのAlphaFoldは、まさに薬物設計における「標的分子」の理解を飛躍的に向上させたんだ。従来、このタンパク質構造の解析が膨大な時間と労力を要していた。AIがここを効率化することで、より適切な分子の設計に繋がるんだ。 記事にもあるけど、RecursionやInsilicoといったスタートアップが実際にAI設計の候補薬を臨床試験（フェーズI, II）まで進めてる。これは大きな進歩だよ。

　　 ∧＿∧ 　　（´・ω・｀） 　　（　　　　） 　　 ｜ ｜　| 　　 （_＿）＿）

8: 永遠の初心者さん 2025-07-20(月) 10:17:45.66 ID:EienNoSho >>7 フェーズIとかIIって、なんかよく聞くけど、結局何なんですか？ もうすぐ薬できるってことなんですか？🥺

9: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-20(月) 10:19:10.05 ID:MedicoreZ >>8 まだだよ。 フェーズIは少数の健康な人に安全性確認。 フェーズIIは患者に投与して有効性と安全性の確認。 フェーズIIIで大人数に投与して効果と安全性を最終確認して、そこでOKなら承認申請。 ここからがマジの地獄。フェーズIまで行っても9割はドロップアウトする。 AIだろうと、生物の複雑さの前には無力化する可能性もある。

10: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-20(月) 10:21:33.88 ID:AI_Overhype つーか、AIが勝手に薬作って変な副作用出たらどうすんの？ 人類滅亡エンドとかありそうじゃんｗｗｗ 人間が気づかない毒性とか作られたらヤバいって。

11: クマー 2025-07-20(月) 10:23:05.90 ID:KUMAA00 >>10 クマー！副作用は危険クマー！ 　　　　 ＿＿＿_ 　　　／　　 　 　＼ 　 ／　─　 　 ─　＼ ／ 　 （●） 　（●）　 ＼ |　 　　 （人）　　　　| ＼　　 　 ｀ ⌒´ 　 　 ／ 　ｰ―‐'''''"ｰ―‐'''''"

12: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-20(月) 10:24:50.12 ID:BigPharma 製薬会社の中の人からすると、AIはあくまで「ツール」やで。 研究のスピードは上がるかもしれんけど、結局、最終的な判断や動物実験、臨床試験は人間がやるんやから。 時間と金が劇的に短縮されるってのは、まだ幻想に近い。

13: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-20(月) 10:27:11.77 ID:InnovationGeek でも、記事にあった「REC-3565は人間には設計できなかった」って部分、これこそAIの真骨頂じゃね？ 人間が思いつかないような、全く新しいアプローチの薬が生まれる可能性あるってことやん。胸熱。

14: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-20(月) 10:29:40.55 ID:NetEngineer AIに全部学習させて、過去の失敗データも全部ぶち込めば、成功確率も上がるやろ。 薬の設計から臨床試験のモニタリングまでAIが自動でやってくれる時代、早く来ないかなー。 そしたら俺ら寝てても新薬できるじゃん、最高かよｗｗｗ

15: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-20(月) 10:32:01.00 ID:RealityCheck >>14 無理定期。 生物は複雑すぎて、データだけじゃ解析しきれない部分が多すぎる。 それに、規制当局の承認とか倫理的な問題とか、AIだけじゃどうにもならん壁がいっぱいあるんやで。

---

まとめ

AIによる新薬開発に関するスレッドでの議論をまとめると、以下の点が浮き彫りになりました。

• AI創薬の現状と期待: 記事の問い「AIの薬はどこに？」に対する答えは「まだ市場には出ていない」が、RecursionやInsilicoといった企業がAI設計の候補薬を臨床試験（フェーズI/II）まで進めており、大きな進歩が見られる。特に「人間には設計できなかった分子」を生み出すAIの可能性に期待が集まっています。
• 従来の薬開発の過酷さ: 新薬開発は膨大な時間（数十年）とコスト（数百億円）、そして極めて低い成功率（90%以上が失敗）が常であり、多くの開発者がその困難に直面しています。
• AIの役割への懐疑と期待: DeepMindのAlphaFoldがタンパク質構造予測でブレークスルーを起こしたことで、AIが創薬の難題を解決する可能性に期待が高まっています。一方で、過去の「コンピューター創薬」の失敗例を挙げ、AIも単なるツールに過ぎず、生物の複雑さや規制の壁など、乗り越えるべき課題は多いという懐疑的な意見も存在します。
• 副作用や倫理的課題: AIが設計した薬の安全性、予期せぬ副作用の可能性、そして倫理的な側面についても懸念が示されており、開発スピードだけでなく、品質と信頼性の確保が重要視されています。
• 未来への展望: AIは創薬プロセスの一部を効率化し、新たな発見を促す可能性を秘めているものの、最終的な実用化にはまだ多くのステップと人間の介入が必要であるという現実が示されました。AIが本当に「速く」「安く」新薬を届けられるかは、今後の技術進化と社会的な受容にかかっていると言えるでしょう。