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当てずっぽうの試験に頼らず、人工知能で効きそうな薬と効く患者を見極めて、開発を速め安くしようとする点が最大の特徴。試験を重ねて探す従来のやり方とは、絞り込み方が違う。人工知能でがんの薬を選ぶ会社の立ち位置にいる。

人工知能を使った薬の開発が事業の柱。今はまだ薬を売る段階ではなく、膨大な遺伝子や薬のデータを人工知能で分析し、効きそうながんの薬の候補や、その薬が効く患者の特徴を見極める。当てずっぽうの試験を減らし、開発を速く安くすることを狙う。見極めた候補を、自前で試験するほか、この見極めの仕組みを製薬の会社に提供することも狙う。承認を得れば販売や提携による収益を見込む。承認後を見据えて開発で価値を積む構造になっている。

人工知能で見極めても、実際の患者で効くとは限らない弱点を抱える。試験でつまずけば、価値の大半が失われる。人工知能で開発を速めるという狙いは、多くの会社が掲げており、競争が激しい。収益が無く、研究の費用を増資で賄うため、株式の希薄化が続く。少数の候補に開発が偏る。承認まで長い年月がかかる。人工知能の見極めの確かさを、結果で証明し続ける必要がある。資金が尽きる危険もある。