「実験のデジタルツイン」という言葉が現実味を帯びてきた。デジタル技術の進化は、前臨床試験の現場を一変させている。
膨大な病理画像データや生化学データを高精度AIで即座に解析し、従来は数ヶ月を要した毒性予測のスピードを飛躍的に高める試みが結実しつつある。ここで決定的な差を生むのが、学習データの「質」と「量」だ。長年にわたり蓄積された信頼性の高い実験データこそが、AIモデルの真価を左右する。
現場の研究者たちは、AIの予測と実証実験を高速で往復させる。このスピーディなサイクルこそが、日本発の創薬スピードを世界基準へ引き上げる原動力だ。
