デンマークの量子創薬スタートアップKvantify社の資金調達
はい、どうも始まりました、H3 Podcast。今回はまたですね、Motegiさんと一緒に、H3の運営メンバーのMotegiさんと一緒に、最近のヘルスケア、ライフセンスニュースをですね、振り返るという回をやれればと思いますので、Motegiさん、よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
はい、じゃあ早速ですね、これって何か分かってますか、音声だけで配信してるのか映像も入ってるのかいつも分からずにやってたんですけど、一応こう、もしかしたら映像が入ってる環境で見てる方は、今画面共有されましてですね、それをベースに今日の1本目の記事のご紹介を少しスライドを使ってしながら、Motegiさんとやいのやいの話していければと思っております。
今読み込んでいますけども、出ましたね。
今日1本目のですね、今回のですね、記事っていうのが、クバンニティって読むんですかね、っていう、デンマークの漁師創薬スタートアップが7ミリオンユーロ、シードランドかシリーズぐらいですかね、資金調査をしたというリリースが飛び込んでまいりまして、これをちょっと見ていきたいなと思ってます。
リリース的に言ったら、今お話しした通りで、デンマーク拠点のクバンニティって読むんですかね、っていうVCがEICファンド、ヨーロピアンインベストメントコミュニティだったかな、EU系の政府系ファンドみたいなところと、テレフィニャーセンチャーキャピタリーというところから7ミリオンユーロ、700万ユーロを調査したので、今の為替だと大体13億円ぐらいなんですかね、日本円に換算すると。
漁師創薬の消化を加速していくというようなものでして、当社の製品で言うと、旧ランチと書いてクランチって読むんですかね、発音的には、っていう漁師ハードウェア、NISQ上で動く漁師化学のシミュレーションを実行可能なフラットフォームになっています。
これを昨年、2025年の11月にプロダクターローンチをしてお客さんもいらっしゃるんですかね、今大手製薬企業とのパートナーシップを構築していく漁師計算創薬支援会社というところです。
なので、結構創業の年もまだ2022年と比較的新しい方のスタートアップに入るかなと、まだ3年目、4年目かなというところで今回の調達に至ったというところでして、ハイブリッド漁師古典コンピューティング、漁師化学の方の科学のシミュレーションということができるというものです。
背景としては、AI創薬自体は、このポッドキャストで何回か触れているくらい、どんどんAIと創薬が近づいていく、融合していくというのが不可逆なトレンドなのかなとは思うんですけれども、漁師という、さらにAIの先なのか補完なのかというところで進んでいるものが進んでいるところでして、
また漁師のデバイスの、漁師計算をするような環境の中でのところはまだまだ新しいのかなという中でですね。
なんでこれ求められているかというところでいうと、Google DeepMind Alpha FoldのAIが得意な静的な構造予測に対して逆に苦手な結合ダイナミックスや電子の状態みたいな動的なというんですかね、そういった領域をカバーしているのが漁師計算だというふうに期待をされているということでして、
またこれがハードウェアの面でもソフトウェアの面でも、ただの理論じゃなくて本当にそれができるという環境がいろんな技術革新によってできるようになってきているのが背景にあるのかな。
なのでこういったものを最近結構ヨーロッパの特にデンマーク周りだと漁師かける創薬というのがすごくホットになっている中で今回のこのラウンドに至ったというところでございます。
どういった資産があるのかなって考えると、とはいえ漁師のデバイスも漁師の資産も完成まではしていないんだと思いつつも、
ただ今の提供されているアクセスできるデバイスの中でも一定の創薬のための漁師計算はできるんじゃないかということで、
今できる限りでしっかり価値を製薬業界に出していこうとしているところが一つの鍵なんじゃないかというところと、
あとはアルゴリズムとか計算の技術の操作で競うんじゃなくて、いかに製薬業界に企業に入り込むかということが大事なんじゃないかみたいな話だったりとか、
あとはやっぱり大手企業もやってますので、この漁師計算かける創薬みたいなところは、
IBMとかGoogleみたいなところに対して対抗していくためにも独自のベンチマークデータに対するアクセスを持っている。
ということ自体がスタートアップの競争戦略になるんじゃないかみたいなですね。
そういうところが今回のスタートとして大きかったのかなというところとして、
最後にまとめみたいな感じのスライドですけど、ソフトウェア計算のレイヤーの企業なんですけれども、
漁師の派手で、発展はしてきましたがまだまだ発展途上の中で、
ここでしか出せない価値というものをしっかりとお客さんに、
製薬会社業界に対して出していくというところを集中してやってくるという、
なかなか意欲的なプレイヤーだなというところがまとめになっているところなんですね。
それが僕の方からの簡単なニュースのファクトと背景の考察みたいなところになるかなと思っています。
量子創薬とは何か？ AI創薬との違いと期待
じゃあ残りのお時間はですね、もとぎさんとおしゃべりできればと思っていまして、
もとぎさんの中で、僕よりも創薬場合はご出身的にも詳しいと思うんですけど、
漁師創薬っていうものって、そもそも気になった時に、
いや、最近の話だなと思うのか、音が自体はもともと結構長くある、
アカデミーの世界とかでどのくらい話題になってきた歴史があるのか、
本当にWhat's newなのかっていうのはちょっと分かってなくてですね、
もとぎさんの印象としてはどういうふうに思われたりしますかっていう。
そうですね、言うて自分もそんなにっていう、ちょっと安全で保険を払わせていただきつつも、
漁師創薬、漁師コンピューティング掛け合わせて創薬やりとか、
あとは生態内の動態を観測するみたいなアップウォッチはそんな聞いてない、
たぶん新しい手法だと思うんですよね。
新しい?
たぶん、やっぱり今までもだし、たぶん今も現在進行形で多いのは機械学習、ディープガニング、いわゆるAI創薬で、
いわゆるデータ駆動型ですよね。
やっぱり過去の膨大なデータがある中で、せっかくデータが溜まってるんだから、
そこからパターンだったり、何らかの質素を見出して、
有望な化合物というか、ヒット化合物、リリオ化合物を予測、推論していくっていう、
そっちの方が歴史は長いと思うんですよね。
やっぱりそうなってくると何でかっていうと、たぶん量子創薬、量子コンピューティング、
物理ベースでそういう動態を観測したい、そういうコンセプトというか、
なんかビジョンはあっても、たぶんちょっと前までだと計算能力だったりスペックが追いついてなかった。
それはソフトもだし、ハードもだしっていうのがあって、
なかなかそこがブレイクスルーできていなかったんだけれども、
最近流行りのAIに何か問題解かせるじゃないですけども、
AIにそういう問題を解かして、そこのボトルネックをある意味現段階では一定超えて、
量子創薬が一定使えるような段階に入ってきたのかなとは個人的に認識をしてるっていうところですね。
あとやっぱり多分量子創薬だと、
前のポッドキャストでも一緒に出たのかなと思うんですけど、
やっぱり電子が存在している確率っていうものに基づいて、
原子レベルの総合作用を計算するっていうアプローチだと自分は認識してるんですけども、
そうなってくるとやっぱり今までのAI創薬と違って、
過去のデータだと学習が不要、物理法則に基づくっていうコンセプトなので、
そういう意味でも今までたまってきたデータを解析して、
そこから資産を得るっていうわけじゃないので、
ソフト能力的な面でもだし、
データを必要としないアプローチだから、
そんなに歴史は長くない、
まだ出てきたてっていうふうに自分は認識をしてるって感じですね。
読み上げててですね、全然普通にちんぷんかんぷんなんですけど、
電子の状態が一応高校生の時ぐらいの知識でイメージが湧くんですが、
結合ダイナミックスって言われるとですね、
正直あまりよく知らなかったりするんですけど、
こういうもの自体が実際のバイオロジーなのか、
バイオケミストみたいな感じの観点なのかもしれないんですけど、
実際大学だったり製薬業界のどっちにでもいいんですけど、
ここがボトルネックで済まないみたいなことって、
ありそうなものなんですかね。
ありそうで言ったら可能性は現代で常にあると思うんですけど、
モテキさんの中でこういうものって大事みたいな話が、
大学院自体とかも含めてですね、
テーマにそもそもなってはいるんですか。
ここ問題意識はあるものなんでしょうか。
でも結合を研究するみたいなテーマはいっぱいあると思っていて、
それは普通に原子間同士の結合だったりとか、
もうちょっと大きな視点で見て分子間同士の結合だったり、
創薬でいうと標的物質に対して作動薬がくっつくための結合という文脈で、
多分いろんな理由で結合の研究はされているし、
それを分解していく、最初単位にしていくと電子と電子の結びつき、
あとは確率論的な話になるというところなので、
全然そこの研究はなされていたと思います。
ただそこに量子コンピューティングを掛け合わせてなると、
日本の大学でもそういう研究ができるところってなかなかまだ少ないし、
設備的な意味でも。
どちらかというとシミュレーションというよりは計算的な、確率論的な、
統計的な結合の計算をする研究みたいなものが先行して多かったという認識ですね。
可能性としては理解できるけど、それが本当に実際に研究できる環境って言うんですかね。
量子計算のインフラとアクセス、日本国内の動向
それがどのぐらいあるのかみたいな感じのところは、
やっぱり量子の計算インフラとかリソースへのアクセス自体が
ある程度物理的に制約を受けるというか、
場所によって制約を受けるんじゃないかみたいな感じのところもある気がするので、
どうなんだろうなという中で言うと、
一部ですね、これたまたま量子の領域もですね、
たまに投資をしていたりしまして。
そうですね。
という中で、
例えば日本で言うとキナシスさんとか量子計算の
まあまあとなっていらっしゃるスタートアップさんってやられたりしますけど、
海外だとですね、こういう量子計算のためのクラウドプラットフォームみたいなやつが一応ありまして、
このストレンジワークスっていうアメリカの会社ですかね。
で、ひたちさん、ひたちベンチャーズが投資をしていたりとかCBCで言うと、
最近は投資場さんともこうやってプレスリ提供をやるようになったみたいなことをやってて、
たまたま会ったことがあるんですよ、ご縁あって。横浜に来てくれてですね。
この会社の社長とこのヒゲの人と話してですね、
横浜管内のコーワーキングスペースでプロダクトのデモとかもしてくれたんですけど、
僕もこんなことできるのっていうふうには思ったんですが、
ちゃんとクラウド上で結果だけ返してるんでしょうね。
クラウドの先でこういうものをやりたいとかっていうオーダーを出したら、
その先にインターネットクラウドを通して飛ばしていった先で、
実際の量子のデバイス、計算リソースがあるところに飛ばしていって、
そこのエッジコンピューティングだけじゃないですけども、
そこの計算を量子でしかできないことをやって、またクラウドで結果だけ返すみたいな。
ということをやるみたいなのが説明をされた内容だったなと、間を走るというところと、
あとは面白かったのは、プロダクト上で量子コンピューターとか、
主要パーツを作っている会社にも投資させていただいている中でですね、
そこでその会社から見たときの凶暴他者というか、
量子コンピューターを作っていますとか、量子コンピューターのプロダクトのラインナップが
左にチェックボックスに何個か並んでいて、
リゲティとかi49とか並んでいて、何に例えたらいいかがわからないけど、
無理やりイメージつけるために従来型のコンピューターでいうと、
インテル、AMDというのが並んでいるような変な感じですかね。
意味があるのかと思いますけど、好きなCPUを選んでみたいな感じのコンピューターの近くで、
それで押したら繋がっていて、先にリゲティとかD-Waveとかi49とか、
インテルとかAMDみたいな感じのレイヤーのハードウェアの企画に繋げているんでしょうね、彼らが。
そこで物流のめちゃくちゃ難しい問題を解くとか、最適化計算をするみたいな感じをするとか、
航空会社の軌道計算みたいな感じのめちゃくちゃ難しいらしいんですよ。
そういうことを量子計算でやるみたいな感じですよ。
デモを見せられたことがありまして、やり方次第なんでしょうけど、
意外とクラウドでアクセスできる時代になっているのかもしれないけど、
ハードウェアとかも含めてボトルネックも結構あるはずなので、
どのくらい量子計算のためのクラウドプラットフォームというのが、
制約業界にとってやろうと思えばアクセスできる環境にあるのかということとか、
それが創薬の中で意味があるのかというのは気になるなという中でのこの会社の資金調達だなというので、
資産のところとかでも書いてありましたけど、
ちゃんと創薬とか制約業界の開発の課題化とか分かった上で、
インフラは今みたいな会社が作ってくれていたりとかアクセスできるんだとしたら、
もっとお客さんに近いところの課題に、制約業界に近いところの課題にセットしたデータの前処理みたいなことなのか、
どこで戦うのかなというのが個人的に気になったんですけど、
それができる余地はあるのかなと思いますし、
結構最近日本の製薬工程の会社さんとかも、
リサーチ段階での本気ナンパはまだ僕も分かってないんですが、
量子っていうのでイベントをやるとスピーカー側にも回っていたり、
中外産とか結構よく出てくるイメージですけど、
プラットフォーム技術に強い中外産でみたいなこととか、
割と開発方針も結構柔軟なっていうことで言うと、
そういう取り組みを余せ来なさっているんですね。
こういうことに対して、割と早くから前向きなのは日本で言うと中外産?
みたいなイメージが結構ありますね。
なるほどですね。でも確かに製薬各社、
パテントクリフの問題もあるし、
そもそも成功確率めちゃめちゃ低いし、
AIとかあっても多分今そんな感じだから、
やっぱり新しいソリューションにはすごい前向きなんだろうな、
もう本当に猫って狩るじゃないですけど、
もうやれるものは全部試すみたいな、
そんなマインドですごい新しい取り組みにも積極的なんだろうな、
っていうふうに話は聞いてて思いましたね。
量子創薬の課題：期待と時間、そして実体験からの考察
でも量子の価格とかみたいなものは面白いなと思いつつ、
そうですよね。
でもこの会社の直近の資金調達のニュース取り上げてますけど、
公開情報が正しいのかとか、
時間のラグみたいなものがあるのかなと思うんですけど、
結構毎年調達をしてるんですよね、結構大きな額。
24年7月に1000万ユーロのシードガウンド、
25年9月500万ユーロ、
半年ぐらいですかね。
26年3月4月に総額700万ユーロの調達っていう感じなので、
多分VCも何らかのマイルストーンを設けて、
次のフォローオンというか、
出資後を判断してる中で、
短い期間でしかも結構長く調達してるっていうところは、
やっぱり同社が掲げる製薬企業の中に入り込んで、
ちゃんと使えるようなテクノロジーで、
ちゃんと世界上存在するようなお薬の種みたいなものを
ヒット加工さんかリート加工さんかわからないですけども、
それを提供できていて、
それを評価して各VCは投資をしてるのかななんていうふうには
話聞いたりとかニュース見ながら思ったりしたところですね。
だから調達できてる以上はね、
その過程でどのぐらい細かな大きなピボットがあったのかっていうのは、
追加でね、時間があれば後押ししてみても面白いテーマなのかなと思ったりはしますけども、
一定の、じゃなかったらさすがに調達できないでしょうから。
ですよね、結構な額ですね。
ここはあるんでしょうね。
今ちょうどキナシスさんと中外さんのワークショップとかでお互いが話してるところで、
もう一息役に活性を強くしたいみたいな感じの、
こういうテーマで生活的には興味を持ってるっていうことらしいですね。
ただ気になったことは、ちょっと前なんであれですけど、
とはいえ、どうなんですかね。
ワークショップの、今これ見えてるんですかね。
見えてます見えてます。
ワークショップの概要としては理解できるものの、
逆に言うとこう、本当に計算できてるのかってことはちょっと分かんないです。
確かに、間違いない。
ワークショップのその先まで、どこまでこう、
日本に乗っている限りではないでしょうけど、
制作業界が本当に、ビジョンは分かると、
でも実際できてるのかみたいな感じのところっていうのは、
後追いで見てみたい気がしましたけどね。
本日は電子の状態も含めて、
薬液活性化っていうのをできそうな気はするなっていう、
ビジョンはワクワクするんですけど、
できたのかっていうのが気になりましたね。
そうですよね。
AI創薬も、最近じゃないけども、
数年前の話で、量子創薬が本当に最近始まった、
こんな大規模なスタートアップが出てきて、
取り組みとしてはまだ早いので、
答え合わせは多分、2から3年後ぐらいなのかなと思いつつも、
でもどうなんですかね。
薬理活性を強める量子創薬で、
多分、もっとどちらかというと、
バイオロジーな話というよりは、
もっと物理の話になるんだろうなっていうふうに思っていて、
結合エネルギーの強さを求めたりとか、
あとは電子の存在確率のシミュレーションをするとか、
とかになるんですかね。
でも面白いですね。
それで本当に、
これも多分AI創薬の時に言われてた話題だと思うんですけど、
最初はアプローチで資金調達ができるし、
もしかしたらそういうのが、この会社もそれ以外も含めて、
ますますこれから広がっていくのかもしれないなと思う一方で、
AI創薬も多分いろんなハイプの波というか、
主体と厳密を超えて今があるなと思ってまして、
たくさんの屍の上に、
一周回って今はバイオテックじゃなくてテイクバイオなんだと、
AIがない創薬プラットフォームなんて逆にないんじゃないかみたいなふうに、
一周回って落ち着いたみたいな感じなんで、
ちょっと期待が高すぎんじゃないのみたいな感じのことを、
しばらくは言われ続けて、
なかなかそれで薬できてないじゃないって話だったりとか、
薬にするってなったら、
薬を作るためのどうやったって短縮できない、
お金と時間のかかり方みたいなもの自体は、
ショートカットできないので、
多分そこがAI創薬の会社って辛かったなと思うんですよね。
本当にクリンガートレイに乗せれるようになって、
そこからもやっぱり時間かかりますし、
AIが一緒に作ってくれた薬がデビューするってのが、
ようやくそろそろ出るみたいな感じだったね。
そうですよね、AIで言うと、
世界見るとフェーズ2、3に入ってるパイプラインは、
結構あるっていうのは聞いてますし、
まだ上司したのは多分ないと思うんですけども、
あるかもしれないですけど、あんまり聞こえないですよね。
やっとそこまで来たみたいな感じで考えると、
両司も最低でも、逆に言えば、
お薬の場合のフェーズ1、2、3の、
そこを普通にやるだけでかかる年数がありますし、
しかもそれをできるような資金調達力だったりとか、
臨床のネットワークも含めてちゃんと持てるような、
単独化、パーソナンシップ化ってことも含めて、
やれてないと、こういう技術があっただけだと薬にならないのでと。
時間もリソースもいろいろかかるので、
AI創薬ですら今そうだって考えたら、
両司創薬も最低でも10年はかかるって話なんでしょうね、
それで言うと。
そうですね、ましてや上司した後も、
物理ベースアプローチへの期待とAI創薬との比較
PMSでしたっけ、市販後の調査とかも行って、
市販とかものに、薬剤の定罪にもよると思うんですけども、
本当にずっと答え合わせが続くっていう感じなんで、
まだまだこれからなんだろうなと思いつつ、
でも自分は両司創薬の方が、
AI創薬、これは自分の主観というか、
偏見が入ってると思うんですけど、
両司創薬の方が自分は受け入れやすい、重要しやすい感じはありますね。
そうなんですか、それはなんでなんですか?
やっぱり物理ベース、両司力学とか、
法則に基づいたアプローチだからっていう感じですね。
もちろんデータも大事なんですけれども、
やっぱり絶対ハズレ値とか、
絶対パターン化できないものもあるので、
そういう意味で言うと多分AI創薬が得意な、
めちゃめちゃ相性がいいものもあれば、
めちゃめちゃ相性が悪いものもある。
でも両司創薬であれば、
何なんですかね、なんかバチバチに、
もしかしたら100点出るかもしれないけれども、
100点は叩き出せないが、
常に80点、90点ぐらいの回答はする、
みたいなふうに思っていて、
そんなにガッツリ知ってないからあれなんですけど、
だからそういう意味では、両司創薬の方が、
個人的には押したいなと思うんですよね。
それはもしかしたら、
想像ですけどあれかもしれないですね。
もてきさんみたいなですね、
バイオの実験の世界のリアルをですね、
割と身近に知っている方と、
何でもない。
積み重ねと言えば聞こえばいいんですけど、
ただいろんなノイズがあるな、
環境も含めてとかっていうことだったりとか、
いかんせん、相手が生き物だと、
生きているんで、
いろんなノイズがありますよね、
そういう話は、
その世界を知っているから、
逆に原理原則でというか、
現象としてみたいな感じのところで、
動くものに本当にアプローチできるんだったら、
それは早いっしょとか、
今までないものを見つけるっしょっていう、
肌感があるのかもしれないですね、もしかすると。
全然あっさい経験ですけど、
自分、ペプチドを作って、
対象の物質、タンパク質にくっつくような、
ペプチドを設計するっていうものをやっていて、
一応、パイソンとか使ったり、
あとはアルファフォルトとか使って、
どうやらこれだったら結合しやすいであろう、
ペプチドみたいなものの配列を作って、
導き出した上で作って、
でも全然意味がなくて、あんまり結合したかった。
多分いろんなパラメータとか、
いろんな要因はあるんですけども、
っていうのがあったんで、
ちょっともう、あんまりだなっていうのがあるからかもしれないですね。
あんまりAIというかアルファフォルトに、
あんまりいい思い出がないっていうか、
自分に対して大事な実体験。
大事な実体験。
他の研究者の方々がちゃんと使い切れてて、
多分自分が使い余してたかもしれないですけど、
そうかもしれないけど、
現代研やっぱり大事ですからね、そういう意味で。
それがなんか、
生物学もそうだし、あとAIの世界とかもそうだと思うんですけど、
よくも悪くも、
究極は統計学の世界だったりするじゃないですか。
おっしゃる通りですね。
統計学って一定程度絶対間違ってるんですよね。
逆に言うと。
それもそうですよね。
定義的に。
僕、文系なんですけど、
一応統計のゼミの出身でして、
ビジネスデータマイニングゼミだったんで、
ビジネスのデータを、
すごくないですか。
統計を使ってビジネスのデータを解析すると、
カオスがたくさん生まれるってことをたくさん経験しただけでして、
Rスクエア0.5で高いとか、
ダメだろうと思うんですけど、
高いんですよ、それでもまだ。
いやー、騒がしい世界観ですね。
いやって思うじゃないですか。
高くないじゃないですか、全然。
何も表現できてないに近いと思うんですけど、
でもよくね、
誰とは言わないけど、
どっかのコンサルティングファームとかですね、
この散布図の結果はですね、
統計的に優位に高いとかって言いますからね。
僕の指導教授とかが、
頼むから、キムって呼ばれてたんですけど、
キム、コンサル行くのはいいけど、
うちのゼミの出身者でそういうスライドは作んなよって言われた記憶があります。
いやー、すごいですね。
すいません、話が逸れましたけど、
そういう統計の不確らしさを知っている側からすると、
ビジネスよりは生物の方がまだ最大的だと僕は思ってるんですけど、
でも、やっぱりそれが科学とかさらに物理まで行った方が、
より法則に基づいてっていうところで動いていくっていうのは、
何段か僕もそういう風に捉えれば理解ができるなっていう気がしたので、
この量子創薬の世界っていうのが早く前に進んで、
今、思いつきもしなかったようなアプローチで、
新しい薬とか患者さんにとっておくのができたらいいなと、
改めて思ったところですね。
確かにそうですね。
それが一番救える命が一つでも増えるのであれば。
H3っていうコミュニティをやっておきながら、
何故か量子コンピューターの会社にも投資をしている不思議な仕事をさせてもらっていて、
無理やり紐づけに行くしかないなってところも増えたですね。
改めて思った次第です。
逆境の次第で。
思ったよりもちょっと1本目の記事で盛り上がってしまって、
この辺りで本件は一旦覚悟できればと思っていまして。
本日も皆さんこのニュース紹介のH3ポッドキャストをいただきましてありがとうございました。
