自己免疫疾患治療における大型提携：レパートリーとイーライ・リリー
H3Podcastは、ライフサイエンス側の記事で、自己免疫疾患治療の大手企業とスタートアップの提携の話になります。
内容としては、レパートリーというスタートアップと、製薬会社の採用点の一角を占めるエイライリリーとの間で、大規模なライセンシング契約が発表されました。
内容としては、金額が先にフィーチャーされていますが、総額が1.9ビリオン。ただし、一時期に85ビリオンというところで、別にすごいんですけどね。
85ビリオンって、今の為替だと、1,340億円分すごいと思うんですけど、後で出てきますけど、これ自体に一つ物議をかませる要素があるというところが一つですね。
何をやっている会社のどういう内容かといったら、自己免疫疾患を対象とした関与誘導療法について、スタートアップと大手製薬会社で共同開発の応援に至りました。
免疫の抑制から特定の免疫応答のみに、再教育するような精密医療にシフトするという中での提携になるということでして、
もうちょっと詳しく見ると、レパートリーという会社がどんなことをやっているスタートアップかというと、
TCRとエピトープのモーラー解析プラットフォームを持っていて、高品質な物理データというか実際のデータを持っていることが強みの、
そういうライブラリーというかプラットフォームを持っている会社だそうです。
組んだ製薬会社のイーライ・リリーは、いわずと知られたグローバルの製薬大手の会社なんですけども、
彼らは彼らで独自の装薬エアインフラ、リリーポッドというやつを構築しているそうでして、
この免疫、自己免疫疾患みたいな領域はリリーとしても非常に戦略領域なので、
ここのところをより自分たちの装薬機能を強化する意味で提携先を探していたという中での提携のようですね。
あともう一社忘れちゃいけないのが、このレパートリーというところの裏にいるのがフラグシップパイロニングですね。
よくこの階で出てきますけど、このモデルナを作った、R&D機能を持っているベンチャーキャピタリー、ベンチャースタジオの最大手の一角でして、
フラグシップが作った会社がこのレパートリーというところですね。
この3社が主なステークホルダーです。
AI創薬時代のデータとリスク
背景としては、AI時代の装薬って言われて久しいですけども、
結局一周回って、AIだけでは、デジタルツインだけでは到達できない高品質な実際のデータ、物理データって言います。
仮想のデータじゃなくて、本当の実存するものに対するデータがあった上でじゃないと、
あまりAIが本当の意味でユニークなものを作れない、自分たちしか作れないものを作れないというところが背景としてあるところと、
あと実際このレパートリー社だったりも、ジェレンテックとも提携をしているし、ギリアドとも提携をしてきたので、
今回が大型の提携で言うと3社目で依頼リリーになるというところで、
いろんな会社とも提携をしてきたという側面だったり、リリーはリリーで結構似たような領域で、
実際のアセットになったものは2.4ビリオン与えて買収もしているというところがある中で、
今回の提携はどう位置づけられるかという話かなと。
なので、AI創薬の時代に、だからこそAIが処理しやすい物理データとか、
処理させる対象の物理データの実測値が非常に重要になってくるというところと、
一方で、悲観的に見ると、1.9ビリオンは威勢がいいんですけど、
85ビリオンって小さすぎないってツッコミがあるそうでして、専門家の目で見ると。
たかだか4.5%って、それで将来のいろんなものまで権利ロックインされるっていうのはスタートアップから見たときに、
その後の研究開発がうまくいったら段階的に上がっていくんでしょうけど、
うまくいかなかったらこれで終わりよっていう。
なので、リリーからしたら、最初から本当はこれだけの価値があると見積もっているにも関わらず、
その後の研究開発がうまくいかなかったら撤退すればいいという、
そういうオプション権を持っているような契約になっているので、
そこの不確定性はレパートリー、スタートアップ側に押し付けて、
自分たちはそれを待てよという冷徹なリスクマリシスの結果と言えるって、
AIはこのことを言うんですねって言われますけど、そういうふうにも見えるそうですね。
なので、課題になっているところで、この会社に期待されているところは、
HAクラス2との関連が深くってところで、特に自己明記疾患の場合には、
Googleアルファコードだけではできないことっていうものが求められているっていう背景と、
一方でリスクとしては臨床的なハンドルとしてのエピトープスプレッティング、
標的抗原自体が拡大変化していくっていうところ自体が、
この関与誘導の失敗原因になっているというところで、
ここがやってみなきゃわからないところ、臨床に載せてみなきゃわからないところは、
あることがわかっている。うまくいくかもしれないし、いかないかもわかっているけど、
過去のいろんなトラウマが多分あるんでしょうね。リリーとか性挙げ抑えの中では。
なので、ここのところは今買収じゃなくて、
定検に留めたっていうところの不覚醒、まだまだ未検証の部分なんじゃないかな、
というふうに言われていると思うんですね。
企業家と投資家の視点：データとユニークさの重要性
そういったものを踏まえた上での、
企業家と投資家それぞれの姿勢っていうことで言うと、
企業家に対してはファーマーがAI戦略を持っていないことはないはずなので、
彼らに合わせた欲しいものを作る、そのデータを作るっていうところを、
自分たちが起用準備段階からできているかっていうところを、
もっと見つめ直すといいんじゃないかということを言ってくれているという話と、
また投資家側も同じかもしれないですけど、
データセットあるんですか?皆さんユニークなものが。
それは欲しいんですか?ファーマーがっていう。
結構そもそもですね、ディープテックとかバイオテックの会社だと、
どうしても科学的な新規制というか、全く新しいアプローチのもので、
特許もセクシーでみたいな感じの方に議論が集中しがちかなと思うんですけど、
そうじゃなくて、御主はデータ持ってますか?生の。
それがユニークですか?ということと、
意味があるものですか?とファーマーにとってっていう、
なんていうんですかね、非常にある意味ロマンがないというか、ロマンがない話かなと思いまして、
これまでだったら、たくさんデータ持ってますっていうのが売り物になるって、
これ僕分かんないですけど、もてきさんのほうがその感覚持ってるかもしれないですけど、
そういうバイオテックの創業者とかって、
別にそういうことやりたい人たちじゃないんじゃないかなって気がするんですけど。
そこはなんか、AIがない時代だったらこっちのほう優先でよかったかもしれないけど、
AIはもう製薬会社側持っているので、
欲しいものとか料理できるものが変わってきたから、
だんだんとそこの価値の置きどころが変わってきたみたいなことが起こっているのかもしれない、
というところかなと思いますね。
エピトープスプレディングと創薬の難しさ
なので、そんなことを思わされる記事でございました。
ライフサイエンスといえば、もてきさんということで、
ハードルを上げる必要はないですけど、
この記事についてでも結構ですし、そもそも自己免疫のみたいなこととか、
あと僕説明してて分かってないのが、エピトープスプレッティングって何なんですかって、
いまいちまだピンときてませんとして、
感想でもコメントでも解説でもどれでもいいんですけども、
何か思われるものってあります?
最初にエピトープスプレッティングっていうところで言うと、
基本抗体はタンパク質なので、タンパク質の設計図はDNA、遺伝子になるんですけども、
めちゃめちゃ雑多に言うと、
そのタンパク質の配血が人によって全然変わってくるっていうところですね。
大体の疾患だと共通してるんですけど、
たぶんこのHLA系の疾患系だと、
同じ疾患でも患者Aと患者Bで変わってくる。
設計図が変わるから、その設計図をもとにつけるタンパク質の構造も変わる。
タンパク質の構造も変わるから、血合できるものの形も変わってくるっていうところがあって、
めちゃめちゃこのHLA2をターゲットにした創薬っていうのはすごい難しいって言われていたのがまずあります。
同社の場合だと、そこをクリアできるぐらいのめちゃめちゃ大量なデータがあるっていうのと、
これもちょっと本当かどうか分からないんですけど、
この会社のdeCODEっていうプラットフォームがあって、
それでただ血合を見るだけじゃなくて、
血合した後に何が起こるか、
細胞の反応まで実験で確かめていくっていうところが、
大量のデータセットと質の高いデータっていうところを持っていくかが、
意外にこれに別途したんじゃないかっていう、
うちはそういう理解をしてますね。
どういうお聞きの仕方をするか悩むんですけど、
こういうことってAI創薬と実際のお薬を作る、
臨床載せていく上でのギャップみたいなところで言うと、
今回この自己免疫疾患だとか、エピトープのっていう話が話題になってますけど、
こういうのがたくさんたくさんあるっていうのが、
もてきさんがこれまで見られたりしてる中でも、
研究室と実際の臨床とのギャップみたいなところでもやっぱり、
無数にあるのが創薬の難しさみたいな感じなんですかね。
そうですよね。やっぱり社科に説法ですけど、
パソコン上はこういう構造だったらいけるぞっていうものを実際に作ってみると、
立体化学上、化合物の立体化学的な性質上、
絶対に不安定すぎて、挙動安定しないから無理みたいなものも全然作られるし、
あと実際にラボスケーグでそこをクリアしても、
だから商業スケーグにしていくっていったときのマニファクチャリングで、
ちょっと変数が多すぎてわからないみたいな。
結局なんかラボスケーグではできるが、商業スケーグにすると、
大量生産がうまくいかないみたいなものが出てくるし、
生産のほうの可能性?
生産のほうの課題。
それこそまだAI創薬でバリバリ生産してるっていうものが、
多分全世界的に見ても大々的に走ってるパイプラインないんで、
そこでまた別の問題がこれから出てくるんじゃないかなとは個人的に思いますね。
デジタル業界における供給力の課題とコスト構造の変化
特に、その生産すらもデジタルツインでシミュレートして、
この変数をいじれば、この変数を固定すればうまくできるみたいな
しさを出すようなスタートアップは日本にもいますし海外にもいますけど、
果たしてそれはその製造施設のプラントの経年劣化、
設備摩耗までもちゃんと再現してるのかっていうところは正直難しいですよね。
そもそもあれですもんね。
AI創薬以前に何で低分子がこれだけ先に発達して、
一周回ってまた低分子にも注目されているかのところで言うと、
結局そのマニファクチャリングというか、
製造のところに多分に何かみたいな感じのところがあるからですよね。
作れる人たちが限られていて、
その製造ラインも先行品で埋まっちゃってる中で、
そんなに経済条件出せないんだったらどいてもらえないのでっていう、
すでにさせてるラインがあってっていうものだと契約も深いので。
だからここは供給力の時代だなと言うとやっぱり思いますし、
それこそおてきさんも新展示に移られて、
テックと名刺の世界にこれから今月から入ってらっしゃるわけですけど。
そうですね。
ITの業界って僕が昔習ったビジネスモデルの教科書的なやつで言うと、
限界費用が限りなく低いと。
そうですよね。
スケールをしていった時の追加コストがすごい低いので、
一定の初期投資はやっぱりプロダクトを作るとか、
プログラミングコーディングをするっていう初期投資だったりとか、
サーバーを昔は設置してましたけど、
クラウドになってサーバーを設置する必要もなくなって、
初期投資がどんどんいらなくなっていって、
売れれば売れるほど利益率が増えてきますみたいな、雑に言うと。
みたいなモデルになっていたテックITの時代から、
今結局AIをこれだけ使い回していくと、
結局AI側の減価がかかるとか。
AI側の減価って何かっていうと、
電気代ですみたいな感じの話になっておりました。
GPUの数と電気代みたいな感じになっているので、
そうなると、果たして今AIやりきりで作っているいろんなテクノソリューション、
一つ目の記事であったような話も含めてですけど、
本当にそれ製造の再現性があるのかとか。
いいAIアプリケーションなんだけど、
お客さんに届け続けようと思うと、
なんか減価がどんどん高騰していくみたいな感じのことが。
高騰するだけならまだギリギリですけどね。
駄目だけど、供給されなくなるみたいな。
そのAIもうあなた使えませんみたいな感じですね。
僕がクロート使ってたらよく起こる。
もうトークンなくなりましたって言って、
追加課金を求められたりとかっていう状態とか。
まだ追加課金で許してくれたらいいけど、
課金してももうないです。
もう待てくださいって言われちゃったりすると、
使えなくなるわけですので。
そういうフィジカルな供給力が、
デジタルなもののサービスの供給に
ボトルネックになるみたいな事態ってやっぱり
昔は想像できなかったんですけど、
無限に電気買うし、
サーバーだって無限に増やせるしと。
ただあまりにAIがすごすぎて、
社会浸透のスピード感と希望感が
いきなり足りなくなってきてるみたいな感じ。
そういう状態ってのは、
全然話は違うんですけど、
当然人の体に入れる薬、
物理的なものである薬っていうところの
マニファーシャリングもそうですけど、
実はデジタルな業界も含めて、
今のコスト構造とか、
コスト以前のそもそも供給が続くか、
仕入れが続くかみたいな感じのところで、
いまだかつてない未曾有の時代に入ってるな
みたいなところが感じますよね。
AIの進化と今後の展望
そうですよね。
コストで言うと、
オープンAIとアンソロピックも
そうそう上々っていう話もある中で、
さすがにアメリカでも赤字垂れ流しが
正義みたいな時代終わってるんで、
もしかしたら値上げするかもしれないし、
岩盗。
そうですよね。
あとやっぱりAIも、
なんて言ったらいいんですかね、
プロンプと100回打って同じだと
出るとも限らないっていう
その挙動の難しさもありますし、
本当にそこのコントロールは、
ヘルスティック非ヘルスティック問わず、
どんどん知見を貯めていかないといけない
フェーズなんだなとは思いますね。
あとやっぱりAIでバイブコーディングというか、
開発の生産性が飛躍的に上がるから、
逆に何を作って何を作らないかっていう選択も
しないといけない。
いっぱいプロダクト作りすぎても技術不採みたいな話があるので、
そこの取捨選択みたいなものもすごい
スタートアップ側も意思決定として重要になってくるんだろうな
っていうふうには思ってますね。
お薬の話ではありましたけど、
お薬だったら本当に物理的な製造がどこまで伴いますので、
シミュレーション上はできるんだけど、
確かにその立体構造でいけるんだけど、
なんていうんですかね、めちゃくちゃ難しい
プラモデル作ろうとしてるよみたいな感じのところですよね。
そうですね。
そんな微細な加工できるっけみたいな。
よく考えたらっていう。
CGだと作れるんだけど、
それちょっとお前手で描いてみみたいなこと言われたら
無理でしょみたいな感じのことだったりとか。
絵に描くんならね、
まだ頑張ってなぞればなぞれるかもしれないですけど、
僕あんまりプラモとかフィギュアとか
やってこなかった人間なんで、
ミニウォークぐらいしかやったことないんで。
あんまり分かってないですけど、
立体ってやっぱり全然違いますよね。
違いますね。
絵に描くぐらいだったら僕も自由調でなぞれましたけど、
なぞってるからできましたけど。
立体だとミニウォークでネジの刺す方向が
10度変わるとボディ壊れますからね。
それどころじゃない超微細な複雑な
繊細な分子とかそのレベルで
再現性を持って作りに行くってことをしようと思うと、
ミニウォークと一緒にしては怒られるかもしれませんけども、
もっとムズいんじゃないって言われると思いますが、
想像絶するプロセスに
イメージはしやすいですよね。
思ったりはしますね。
間違いないです。
ポッドキャストフォーマットと今後の展開
なのでこのフォーマットのHTポドキャストも初めて
ぼちぼちやっていってるんですけども、
こういうフォーマットを広げていきながらですね、
思ったのはですね、
ニュースを紹介しているとですね、
どんどんウェビナーっぽくなってくるんで、
このほうがいいのか。
前半のですね、
もてぎさんとのおしゃべりがそれはそれで
もしかしたら楽しかったし、
聞いてくる方もですね、
こういうヘルスケアの関わり方あるんだみたいな。
ニュースもヘルスケアかみたいなこととか
話した時にも興味ある人いるんじゃないかなって
ちょっと思ったりもしましたので、
ぜひですね、このポドキャストどんどん
いろんな登場人物にいろんな形で出てきていただきたいな
と思うんですけど、HTの関係者の人たちにも。
もっとなんか人に着目した
ポドキャストの時間とか切り口を増やしても
面白いんじゃないかなって思ったっていうのが
今日のまとめになりますね。
じゃあ、もてぎさん、
今日もお時間いただきまして
どうもありがとうございました。
こちらこそありがとうございました。
よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
ありがとうございます。