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細胞の画像を大量に撮りため、人工知能と自動化で新薬の候補を効率よく探すという、創薬の手法そのものを変えようとする発想が最大の特徴。膨大な実験のデータを自前で蓄える。大手の製薬がこの技術を求めて提携する点も、手法への期待の表れになる。人工知能による創薬の先頭を走る、新しいタイプのバイオの立ち位置にいる。

新薬の候補を見つける作業に、人工知能と自動化を持ち込むのが事業の柱。細胞に多様な化合物を試した膨大な画像を撮りため、人工知能で解析して、有望な候補や効き目の仕組みを効率よく探し当てることを掲げる。自前の候補を開発するほか、大手の製薬と提携して、この探索の技術を提供し一時金や権利収入を得る。承認薬はまだなく、当面は提携と資金調達で開発を進める段階の構造になっている。

人工知能で新薬を探す手法は期待が大きい一方、それが実際に承認薬を生むという証明はまだ乏しい弱点を抱える。自前の候補が試験で失敗すれば、手法への信頼も揺らぐ。承認薬がなく売上が乏しいまま赤字が続き、増資で持ち分が薄まる。提携先が手を引く恐れもある。同じ人工知能による創薬には、大手や同業も次々と参入している。

配当を出さず、現金を人工知能と自動化の探索の基盤と、自前の候補の開発に投じる経営。大手との提携で得る一時金や権利収入を、開発の資金に充てる。創薬の手法そのものを磨くことを重んじ、提携と資金調達で承認までの長い赤字の期間をつなぐ方針が特徴になっている。

探索技術の評価と、提携、試験の結果に依存する。人工知能で新薬を探す独自の手法が、実際に有望な候補を生むと評価されるか、大手の製薬との提携で一時金や開発の力を得られるか、自前の候補が試験で効き目を示せるか、そして承認まで長く続く赤字を資金で支えられるかが、株価を左右する大きな前提になる。