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他社が見放した化合物をAIで選び直して復活させる「レスキュー」のやり方は珍しい。子会社Starlight Therapeuticsは脳腫瘍など血液脳関門を越えにくいがんに絞る。透過性を予測する自社モデルは、業界の順位表Therapeutic Data Commonsで上位10件のうち5つを占める。

RADRと呼ぶAI基盤に2,000億件を超えるがん関連データを蓄え、効きそうな患者像を絞り込む。新しい化合物を設計するだけでなく、他社が効果不足や戦略変更で止めた薬を選び直し、自社の候補として復活させる。まだ薬の販売収入はなく、開発の進み具合そのものが企業価値の材料になる。

AIで有望と見極めても、実際の患者で効果が出るとは限らず、試験の途中で候補が脱落すれば価値の多くを失う。販売収入がないため研究費は増資で賄っており、試験が長引くほど株式の希薄化が進む。

研究開発費は選び抜いた少数の候補に集中させる。2026年1月には研究者向けの生成AIツールwithZeta.aiを立ち上げ、自社のAI基盤を外部にも使ってもらう道を探り始めた。

3つの主力候補(LP-300、LP-184、LP-284)の臨床試験の結果と、開発を続けるための資金調達が中身を決める。2025年にはLP-184で乳がんと肺がんの新しい第1b/2相試験がFDAの認可を得ており、この先の患者データの読み方が評価を分ける。