GENB

たんぱく質の形と働きを人工知能に学ばせ、狙った薬を一から設計する基盤という点が最大の特徴。既存の分子を手探りで探す創薬とは、出発点が違う。人工知能でたんぱく質の薬を設計する会社の立ち位置にいる。

人工知能による創薬が事業の柱。たんぱく質がどんな形と働きを持つかを、人工知能に大量に学習させ、狙った働きをするたんぱく質を一から設計する独自の基盤を持つ。これを使い、抗体などのたんぱく質の薬を、効率よく生み出すことを目指す。喘息や、がんなどを狙う薬を、自ら試験で確かめる段階にある。まだ承認された製品はなく、収入は提携や、増資で賄う。大手の製薬会社と組み、その対価を得ることもある。人工知能で薬の素を素早く設計する強みを武器に、薬を世に出せるかに賭ける段階にある。

製品を世に出す前の段階で、収入が乏しく開発の費用だけがかさむ弱点を抱える。試験は途中で失敗することが多く、悪い結果が出れば価値が大きく崩れる。人工知能で薬の素を設計できても、それが人で効き、安全だと証明されるまでには、長い試験と年月がかかる。承認まで何年もかかり、その間ずっと資金を食う。資金は提携や増資で賄うため、株式の希薄化が著しい。人工知能を掲げる創薬は競争も激しく、期待が先行する分、つまずけば株価が大きく振れる。利益の見通しが立たない。