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薬剤設計はモデルナにとって問題ではありません。むしろ、現時点では市場に出せる以上の薬剤を設計しています。50以上の進行中の臨床試験があり、私たちのウェブサイトで確認できます。複雑なのは臨床試験を進め、医療トレーニングや規制当局の承認プロセスを行うことです。これは生命を救う—何百万もの生命を救う—ための正当な理由によるエコシステム全体であり、私たちはそのやり方について非常に徹底的である必要があります。
しかし、これはおそらく私たちにとってAIが最も影響を与える領域です。私たちが使用するAIソリューションは、薬剤設計だけでなく、規制環境、医療環境、契約環境、生命科学・ヘルスケア・製薬の広大なエコシステムのあらゆる要素をキュレーションするためのものです。これらは製品であり、製品ライフサイクルを持っています。設計され、テストされ、採用され、人々がそれらに習熟し、改善され、キュレーションされ、場合によっては廃止されて他のものに置き換えられる必要があります。
こんにちは、クレイグ。私の名前はブライス・シャメルで、バイオテクノロジー企業モデルナのAIプロダクト・イノベーション責任者です。モデルナの前は、Googleクラウドで5年間グローバル・トランスフォーメーション責任者として働き、企業の幹部と一緒にテクノロジーによる彼らの進化の将来段階を設計しました。その前は、イノベーションとトランスフォーメーションに特化した自分の会社のCEOでした。フランス語で4冊の本を執筆しましたので、どれほど悪いかはわかりませんが、存在はしています。フランスのAmazonで見つけることができるでしょう。
さらにその前は、ボストン・コンサルティング・グループのコンサルタントで、ロレアルという消費者ブランドでマーケティングに携わっていました。私のバックグラウンドはビジネススクールで、私がしていることの核心は、戦略的なビジネスニーズとテクノロジーの理解を組み合わせて変化を推進することです。その変化は、過去10年間に私たちが主に生きてきたクラウド、SASソフトウェア、オンラインコラボレーションのパラダイム内で起こるかもしれません。あるいは、イノベーションではなく変革が課題となる場合は、パラダイムの変化を通じて起こるかもしれません。
変革という言葉を考えてみてください。それはほぼ3つの言葉が一体になっています。「トランス」は障壁を通じて一つの状況から別の状況へという意味です。透明性はガラスを通して、翻訳は言語を通して、超越はこの世界から次の世界へといった具合です。「フォーム」は組織だけでなく文化も意味します。正式な夕食会を考えてみてください。これは変化の障壁を通じて、ある文化と組織から別のものへということです。そして「エーション」は常にプロセスと結果の両方です。たとえば、進化はダーウィンが示したようにプロセスであり、また結果でもあります。私はこのペンを見せて「見てください、これは素晴らしい進化です」と言うことができます。それは結果です。
変革とは、変化の障壁を通じて、私たちの存在の一つの段階から次の段階へと進化する継続的なプロセスと継続的な結果です。そして、それは全く新しいパラダイムが出現するときに起こることです。私は今、AIへのアクセス革命でまさにそれが起きていると深く信じています。
AIプロダクト責任者について話すとき、モデルナはAIを薬剤発見プロセスで使用していますが、モデルナは外部に販売しているAI製品を持っていますか？
それは素晴らしい質問です。現時点では、AIプロダクトのみを販売してはいません。将来的にはあるかもしれませんが、それはAmazonが当初の製品である書籍販売ではなくAmazon Web Servicesを販売するようになったのと同じようなものです。しかし、それには数十年と非常に特定の戦略的方向性が必要であり、現時点ではモデルナにはそれがありません。私たちは薬、つまり治療法を販売しています。
しかし、私たちが使用するAIソリューションは、薬剤設計だけでなく、規制環境、医療環境、契約環境、生命科学・ヘルスケア・製薬の広大なエコシステムのあらゆる要素をキュレーションするためのものです。これらは製品であり、製品ライフサイクルを持っています。設計され、テストされ、採用され、人々がそれらに習熟し、改善され、キュレーションされ、場合によっては廃止されて他のものに置き換えられる必要があります。
私たちはモデルナで本当にAIソリューションに優れたプロダクトマインドセットを持とうとしています。その理由を説明します。もし私たちがAIを、電気やラップトップ、インターネットのように誰もが持つべきユーティリティとして考えるなら、人々はAI製品を生成し始めるでしょう。それらをGPTやエージェントと呼ぶかもしれませんが、明らかなものに焦点を当ててみましょう。それはGPTです。これらは指示、知識コンポーネント、デリバリーをカプセル化したもので、他の人々と共有します。
たとえば、あなたが出張費チームにいて、出張費GPTを持っているとしましょう。何らかの理由で新しい出張費ポリシーをアップロードするのを忘れたけれど、人々が次の出張のために作成したGPTを参照するとしたら、何か不快なことが起こるでしょう。だから、あなたはプロダクトオーナーであることを忘れずに、平易なフランス語、英語、ドイツ語で書かれた人々の次の出張に関する質問に回答するためにAIを活用するGPTが存在することを覚えておく必要があります。また、それを最新の状態に保ち、モデルが進化すれば指示も進化させる必要があり、新しいソリューションがあれば新しいソリューションに移行する必要があるかもしれません。
職場でのAIの広範な採用に関する最も誤解されている課題の一つは、すべての知識労働者がデジタルプロダクトオーナーになることです。だからこそ私はAIプロダクトとイノベーションの責任者なのです。
企業全体でどれくらいの数のAI製品がありますか？出張費用GPTを例に挙げましたが、考えたことがありませんでした。
出張費は単に簡単な例でした。モデルナでは約1,800のGPTが稼働しています。おそらく同じくらいの数のAIソリューションがあり、それらはコンピュートと呼ばれるMLプラットフォームと、MChat（私たちのAPI）を通じて異なるモデルからAPIを呼び出すアプリケーションです。これらすべての製品の組み合わせはおそらく4,000から5,000くらいです。
正確な数字をお伝えできないのは、それらの製品のプラットフォームオーナーとして、そのデータが安全で保護されていること、当社のポリシーに準拠していること、そして一定程度、製薬規制が必要な人々にとって準拠していることを確認することが私の主な役割だからです。すべてのAI製品の詳細について深く掘り下げようとはしていません。それは、あなたがインターネットを担当しているとしても、誰かがGoogleを検索したり、ネットをブラウズしたり、SASアプリケーションを使用するたびに深く掘り下げたいと思わないのと同じです。
しかし、おそらくあなたのインターネットプラットフォームにはVPNがあり、良い帯域幅があり、常に人々が利用できることを確認したいと思うでしょう。
AIと大手製薬会社はCOVIDワクチンの開発で公の意識に入ってきました。モデルナはすでにそれらのソリューションや製品を開発していましたか？
確かに、その時点でモデルナはAIネイティブな企業でした。タンパク質、特定の一つのタンパク質をコードするmRNAを設計する方法は、宇宙の原子の数よりも多くあります。囲碁ゲームと同じ種類の課題です。そして、これを適切に行い、細胞環境で機能する唯一の一本鎖mRNAを設計し、何兆もの何兆もの解決策の中から特定のタンパク質を確実かつ効率的にコードするには、AIが必要です。AIがなければmRNAはありません。
あなたは製品すべてを深く掘り下げることはないと言いましたが、AlphaGoについて言及したでしょうか？みんなAlphaGoを考えますが、正しいmRNAを見つけるためにモデルを訓練する強化学習を使っていますか？
それは素晴らしい質問です。現在私たちが議論しているモデル、つまりmRNA産業の起源に貢献したモデルは、機械学習モデルです。これを言うのは、今AIについて話すとき、私たちはジェネレーティブAIについて考えがちだからです。
ジェネレーティブAIは、機械学習というテクノロジー革命へのすばらしいアクセス革命であり、今ではPythonやRでリクエストをコーディングする代わりに、英語で入力するだけでいいのです。他にも多くの利点はありますが、私はジェネレーティブAIを、コンピュータ用のグラフィックインターフェースのように考えています。以前はUnixでコマンドを入力する必要がありましたが、その後マウスをクリックしてオブジェクトをドラッグアンドドロップでき、Visual Basicがあり、コンピューティングの世界は変革されました。それは世界で数百人ではなく、何百万もの人々がそれを使用できるようになったため、別の変革の瞬間でした。
ジェネレーティブAIを使えば、平易な言語で、話したり入力したり、画像を使ったりして、裏側で機械学習プロセスを起動することができます。当時、2010年代にモデルナが設立された頃、AIは主に機械学習であり、それは舗装されていない道路の終わりにある五つ星ホテルのようなものでした。到達するのが難しく、戻ってくるのも難しく、効率的に実装するのも非常に困難でした。少数の人々とユースケースがありました。
当時、私はGoogleにいて、そのすべての計算能力とすべての機械学習モデル、あなたが言及した強化プロセスの最初の真のユースケースを見ていると知っていました。そして、この次の段階はこうです：アクセス革命である場合、どれだけのアクセスを提供すべきか、全員にアクセスを提供し、そのアクセスの背後にどれだけのパワーを持たせるか、そして彼らが熟練し、それに伴う新しい働き方を本当に受け入れることを確実にするためにどのように組織するかということです。
薬剤発見の部分について話すと、科学者が新薬を設計する際にアクセスできる製品の一群、モデルやシステムを開発していますか？ダッシュボードのようなものがあり、利用可能なすべてのツールが見えるのでしょうか？
私たちにはコンピュートと呼ばれるMLプラットフォームがあります。私たちのすべてのソリューションはコンピュートを指し、コンピュートはほぼすべてのソリューションから呼び出すことができます。私たちは根本的にプラットフォーム企業です。それは何よりもまず、生物学的プラットフォーム企業です。なぜなら、mRNAの化学、ナノリピド泡に封入されたRNAの鎖は、それ自体がプラットフォームだからです。
これらは、あなたのがんを助けたり、免疫や遺伝性疾患を助けたり、ウイルス学のために機能したりすることができます。疾病の負担の大部分は、mRNA技術でポテンシャルに治療したり、サポートしたりすることができます。そして、例えばがん学での開発から学んだことは、ほとんどの場合、ウイルス学や希少疾患に再適用することができます。
プラットフォームの特性は、与えられた瞬間に実行されている相互接続されたすべてのものの概要があり、共有の学びと各コンポーネントのベストプラクティスにスケール効果があることです。そして、生命のコードであるmRNAというプラットフォームの横に、もう一つのプラットフォームがあります。それはソフトウェアのコードであるAIです。これら二つのプラットフォームが組み合わさって、モデルナの鼓動する心臓となります。なぜなら、私たちのすべてのAIソリューションは互いに会話し、共通のデータリポジトリを共有し、私たちのAIエンジニアたちはソリューションを改善するために協力し、それがすべて生物学プラットフォームに役立っているからです。
ここで最も興味深い点の一つは、現在みんなの焦点が新しい治療法など薬剤生成にあることですが、これは少し誤解を招く可能性があります。私たちはすでに薬剤生成で進展を遂げています。mRNA治療法が考案される方法を考えると、以前の世代の製薬製品は、アフリカや東南アジアの片隅で薬草を見つけ、実際に効果のある分子を調べ、それを精製し、生産したり、濾過したり、錠剤に入れたりするようなものでした。そして今、私たちはソフトウェアから治療法を生成し、それらを製造サイトでナノ粒子として組み立て、ナノテクノロジーとして細胞の中心に向け、細胞がタンパク質を生成する方法に情報を与え、それによって私たちの生物学的エコシステムの成分を代謝したり、脅威に警告して免疫系をトリガーしたり、細胞生産を自己調整したりしています。これは薬学、生命科学の非常に異なるパラダイムです。
薬剤設計はモデルナにとって問題ではありません。むしろ、現時点では市場に出せる以上の薬剤を設計しています。50以上の進行中の臨床試験があり、私たちのウェブサイトで確認できます。複雑なのは臨床試験を進め、医療トレーニングや規制当局の承認プロセスを行うことです。これは生命を救う—何百万もの生命を救う—ための正当な理由によるエコシステム全体であり、私たちはそのやり方について非常に徹底的である必要があります。
しかし、これはおそらく私たちにとってAIが最も影響を与える領域です。なぜなら、薬剤設計は既に確立されており、しばらく前からこれを持っていて、業界の残りの部分とも多くを共有しているからです。私たちのがん治療法、がん治療はメルクとのパートナーシップで行われており、市場に一緒に行くための強力な業界パートナーシップを持っています。
しかし、加速できる臨床試験、加速できる規制申請、加速できる技術開発と産業化のあらゆる瞬間は、救われる命に変換することができます。そしてこれが、私たちが現在AIの最も大きな影響を見ている場所です。
AIを公共事業として考え、会社とこのエコシステムのあらゆる構成要素と共有したいと考えている理由です。なぜなら、これらの企業は単に楽しいから存在する部門を持っているわけではなく、すべてが重要であり、それは一つの連鎖だからです。最も弱いリンクと同じくらい強いのです。もしそれらのリンクのいずれかが遅れているなら、連鎖全体が遅れています。
人々の20%がAIのスピードで進歩し、80%が待っていることは許されません。同様に、人々の80%がAIのスピードで加速し、20%が傍観していることも許されません。大規模な採用が必要であり、それがエコシステム全体が繁栄し、待っている患者に会いに行くために臨床試験で証明され、規制当局や政府によって承認される必要のある、この巨大なパイプラインの市場投入を加速する方法です。
質問があります。数ヶ月前、オーストラリアのスタートアップと興味深い会話をしました。彼らの名前はトライアルキーでしたが、臨床試験が次の段階に進む可能性を予測するためにモデルをトレーニングしていました。臨床試験の準備と薬の投入に多くの投資をするので、もし試験に失敗すれば、多くのお金と時間を無駄にします。モデルナにはそのようなものがあり、臨床試験に盲目的に進むのではなく、臨床試験から期待できる成功の可能性や確率を把握できますか？そうすれば、成功しない薬に時間を無駄にしなくて済みます。
これは素晴らしい質問です。私たちがそのようなモデルを持っているかどうかはわかりません。申し訳ありませんが、そのようなモデルを持っているかどうかはわかりません。
ただ、私たちの技術は、臨床試験の大多数が期待された結果になるという点で非常に信頼性があります。会社として、その技術がどれほど効率的になるかを本当に始める前に知ることはできませんでした。mRNAは20年前には未実証の技術でした。2001年に人間はmRNA技術での臨床試験を開始しましたが、その設計は1950年代までさかのぼります。COVIDが発生した時点では、市場でmRNA治療法は実証されていませんでした。
現在、私たちはCOVIDとRSVのための2つのmRNAワクチンを持っており、世界で唯一2つのmRNA製品を持つ企業です。ファイザーもRNAベースのCOVIDワクチンを持っていますが、彼らのRSワクチンは従来のワクチン技術です。この点で私たちは非常にユニークで異なっています。なぜなら、モデルナは本当にmRNAの拡張だからです。私たちはmRNA企業であり、これが私たちのすることです。
私たちは現在、臨床試験で前向きな結果を期待する傾向があります。サイコロを振るようなものではなく、ランダムに成功するかどうかを考えないようにしています。なぜなら、ほとんど常に私たちが期待した通りの結果になるからです。
したがって、私たちにとっての考慮事項と予測の必要性は、この時点では臨床試験ではなく、市場が製品をどう受け入れるか、サプライチェーンが需要にどう対応できるか、規制当局がそれをどう受け入れ、より多くの情報を求めるかといった点に焦点を当てることでしょう。
あなたの質問で本当に素晴らしいのは、そもそもAIを使用する基本的な理由に戻ることです。私はこれまで5つの理由を知っており、他にはないと思います。10年以上これに取り組んできました。
AIを使用して知覚することができます – 何かを知覚するために。X線の腫瘍や文書のスペルミスを考えてください。信号とノイズをどのように識別するかですね。これはAIの使用の大きな柱であり、薬剤設計、提出書類、契約などに使用しています。AIからの知覚は非常に素晴らしいです。
次に分類があります。Spotifyのプレイリストを考えてください。あなたの音楽をすべて知り、音楽スタイルを整理します。これは、顧客クラスター、産業プロセスのタイプを理解するのに役立ち、ある程度私たち自身のファイルを理解し、それらの周りにフォルダを作成するのにも役立ちます。
三番目は予測です。あなたが今指摘したことです。AIはトレンドを観察し、それらのトレンドの入力と出力に基づいてパターンを予測するのに素晴らしいです。だから私は言いました。現在、会社全体としての予測ニーズは、臨床試験というよりも市場投入に関するものです。なぜなら、部門ごとに、より粒度の高い独自の予測ニーズがあるからです。法務の誰かも訴訟の結果を予測したいかもしれませんし、人事の誰かも会社への人の到着や出発を予測したいかもしれません。
だから、企業の視点から一段階下がると、予測は会社のほぼすべての人に役立ちます。だからこそ私たちはAIを民主化したいのです。しかし企業としては、臨床試験というよりも、パイプラインをどのように現実世界で人々の生命を救うかという市場投入が本当に私たちの焦点です。
そして最後の二つは、これに基づいた推奨（Spotifyプレイリストの次の曲など）と生成です。生成はしばらく前からありました。メールでの自動補完を覚えていますか？それは次の単語を提案し、今では画像全体を提案します。生成は大きな飛躍を遂げましたが、機械学習の最初から存在していました。ただ、ジェネレーティブAIで全く新しい次元を持つようになっただけです。
私たちが人々とどのように協力するかというと、プラットフォーム的に、包括的に考えたいと思っているので、ワークショップなどの大きな環境で彼らと会い、彼らがここにいる理由、彼らのミッションについて考えるように頼みます。それから、彼らが知覚する必要があるもの、分類する必要があるもの、予測する必要があるもの、推奨する必要があるもの、生成する必要があるものに分解し、それらのリストを作ります。
これらのリストにあるすべてのものは、潜在的にAIユースケースです。そして、それらの間のつながりを作り始め、一緒に働くものをグループにまとめます。そして、AIソリューションの設計に移ります。その多くは、今では彼ら自身がオーケストレーションできます。なぜなら、機械学習へのプレーンな言語インターフェースであるジェネレーティブAIがあるからです。そして、私たちはまだAIの5つの超能力の深さと影響を完全に理解していないと思います。モデルナのような包括的な環境ですべての知識労働者に与えられたものです。
二つの方向があります。一つは個別化医療についてですが、それは後で触れます。新薬の一つのボトルネックは規制プロセスです。臨床試験に自信があり、臨床試験を通過したとしても、それからレビューを受け、承認プロセスを通過する必要があります。例えば、米国ではFDAと協力して、そのプロセスを迅速化するためのAIツールの実装をサポートしていますか？それとも彼らは独自にそれを行っていますか？
素晴らしい質問です。私たちはFDAと素晴らしいパートナーシップを持っています。彼らはアメリカで市場に出た史上初のmRNA製品であるCOVIDワクチンの承認プロセスにおいて、困難な時期にモデルナの素晴らしいパートナーでした。それによって、彼らと私たちの間に知識と信頼の非常に強い絆が生まれ、私たちがどのように一緒に進むかについての双方向の尊重が生まれました。
当時私たちが行っていた多くのことは非常に新しいものでした。なぜなら、これは以前の方法とは対照的に、私たちが薬を設計する方法という生命科学の新しいパラダイムだからです。そして、その年に理解と尊重が生まれたと思います。それは私たちにとって、そして世界にとっても非常に重要な年でした。COVIDパンデミックの緊急事態がなければ、おそらく10年以上かかっていただろう全く新しい世代の医薬品の到来を加速しました。
私たちは素晴らしい対話を持っています。FDAは1月に様々なユースケースのためのAI使用に関するドラフトガイダンスを発表しました。業界はそのドラフトガイダンスへのコメントに取り組んでいます。FDAはこのために作られたドラフトガイダンスを公表し、業界に反応する機会を与えています。
FDAは、AIのおかげで承認プロセスを加速したいという希望を定期的に表明しており、私は彼らがこれを行っていることに大きな敬意を持っています。彼らは全く保守的なリアクティブな力ではありません。彼らは新しい薬で命を救うための真のパートナーです。彼らはこれが起こることを望んでおり、この点で私たちは非常識なパートナーに出会う加速主義者ではありません。これは全く状況ではありません。私たちは、何ができるかに魅了され、人々が彼らに安全を保証するという任務を尊重する最善の方法でアプローチしたいと考える生命科学設計会社の全く新しい種類であり、それはもちろん私たちの最優先事項でもありますが、可能な限り早く市場に出すこともです。
彼らとの対話が大好きです。彼らは、あなたが言及している規制プロセスのすべてを加速するのに役立つAIの方法に非常にオープンです。また、彼らのリクエストに返答する方法にとっても素晴らしい加速剤です。彼らは多くのリクエストをします（当然のことです）。彼らのリクエストに応答することの大部分はデータ集約に依存しています。ほとんどのデータは既に持っており、彼らはそれを見せてほしいと求めているだけです。
AIはここでも優れた方法です。知覚し、分類するために。リクエストに答えるために必要なデータを知覚し、FDAに戻したときに彼らがより簡単に消化できるように分類することができます。効率性の観点からだけでなく、結果の観点からも、これを使用しないのは企業として狂気の沙汰でしょう。なぜなら、FDAはすべての正しいデータをすべて正しいカテゴリーと順序で、彼らに最も消費しやすい形で提供されることを望んでいるからです。
だから、私たちは規制チームがデータを準備し、整理し、規制リクエストに応答する方法を多くのAIでサポートしています。つまり、薬の承認だけでなく、薬の生産方法、システムの運用方法、それらの改善方法の継続的なモニタリングにおいても、規制当局とモデルナの間には継続的かつ非常に激しい対話があり、はい、絶対にAIを使用してそれを加速しています。これもFDAの発言された意図です。このようにするためのものです。
アメリカでは規制の適度さが素晴らしい治療法の市場投入の加速を優先事項にしています。
AIやAlphaFoldのようなものによって、個別化医療、精密医療についての多くの話題があります。モデルナではこの分野で何が起きていますか？また、それが現実になるために何が必要でしょうか？あなたは医師のところに行って、DNAプロファイルを行い、治療法を特定します。
私たちの場合、これは非常に現実的です。現在、個別化がん治療の第3相臨床試験を行っています。その仕組みは次のとおりです。がん細胞の生検を行い、それらの細胞内の異常なタンパク質、つまりがん自体の結果であるタンパク質を調べます。これらは新抗原と呼ばれます。
それらを特定し、免疫系をそれらに向けても他のものに触れないように十分に特異的であることを確認し、それからそれらのタンパク質をコードし、免疫系をがん細胞に向けるmRNAを生成します。これが重要な理由は、例えばあなたが手術を受け、化学療法を受け、既に多くのことを経験したがんを持っていた場合です。私の母もがんサバイバーなので、今話していることは私にとって非常に具体的で現実的です。
必要なのは寛解、つまりがんが戻ってこないようにすることです。そしてそれが戻ってくる方法は、ほとんどの場合、あなたの体内での播種、ほとんどの場合転移によるものです。予測するのが難しく、手術による治療も難しいです。本当に望むのは、手術と化学療法から逃れた可能性のあるがん細胞、次の腫瘍を引き起こす可能性のある細胞を警戒するために免疫系の力を使うことです。
これは、あらゆるがんが異なり、2つや3つのがんがあったとしても、それらは完全に異なる3つのがんになるため、個別化できる限り個別化されています。そこで提案する薬、治療法は、あなた個人だけでなく、イベントとしてのあなたのがんに個別化されています。これはがんを治療する革命的な方法です。
現在の第3相臨床試験では、中間結果を発表しており、この分野で非常に有望です。これがどのように機能するかというと、あなたの腫瘍の生検を行い、その特定のがん腫瘍に特異的であると免疫系が認識するタンパク質を作るmRNAをコードし、免疫系がそれを見つけるたびに戦うように訓練します。目的は、そのがんの再発の可能性を減らすことです。
これはAIと私たちが議論してきた生命科学の新しいパラダイムの非常に素晴らしい結果であるだけでなく、AIが患者、医師、介護者を支援できるものでもあります。例えば、がんと闘い、個別化医療を受けている愛する人がいる場合、彼らを最もよく助ける方法についての個別化アドバイスを受けることができるかもしれません。
化学療法、手術の結果、そして今彼らが良い状態を保つために摂取しなければならない薬の組み合わせから吐き気を感じないようにするために必要な食事のタイプを予測できるかもしれません。その人の悲しみと恐れとどのように向き合うかについての心理的アドバイスを受けることができるかもしれません。そして、私たちの治療法についてもっと学ぶことができるかもしれません。
この新しい世代の薬を設計するための機械学習での深い突破口と、ほとんど誰もが今や携帯電話で持っている非常にアクセスしやすい民主化されたジェネレーティブAIソリューションの組み合わせ、状況を理解し、愛する人の世話をし、彼らと適切な言語で話し、医師や看護師、副作用を申告したい場合は会社とも話すための、その人の生活の周りの全エコシステムのためのものは、患者のための医療の新しい時代のための素晴らしい組み合わせだと思います。
臨床試験と言いましたか、それとも規制プロセスにありますか？
これらのがん治療法はまだ臨床試験中です。
これはプロセスの承認を探しているのですか？なぜなら、発売されるすべての薬はがんによって異なるからです。個別化された薬ごとに承認を待つことはできず、プロセスの承認が必要です。
その通りです。プラットフォームの承認を求めています。各個人の特異性、これは個別化新抗原療法と呼ばれています。新抗原が腫瘍で特定するタンパク質であることを説明しました。個別化と治療は自明です。バイオテクの専門用語での略語はこの種の治療のためにINTです。
そして、あなたの言う通り、それぞれに特定の承認プロセスを持つ余裕はありません。mRNAが設計するタンパク質は、あなたのがん細胞の表面に存在するタンパク質です。それは体が既に直面している、共存しているものです。それは病原体でもなく、病原体の成分でもなく、体自体によって生成される無秩序な細胞増殖の結果です。
だから、私たちは信じていませんし、FDAも各治療が完全な承認プロセスを必要とするとは思わないでしょう。おそらく、生産されたすべての治療のサンプルを保管し、必要な場合に戻ることができるようにするでしょう。
興味深いエピソードとして、私たちは患者が使用する約12本のうち、薬の約200本のバイアルを提案する可能性が高いです。残りはすべて規制目的のための保存とトレーサビリティのためです。なぜなら、このシステムはまだ本当に個別化された小用量の治療が市場に出ることに直面していないからです。
COVIDワクチンの10億回分を生産する場合、200本のバイアルは何でもありません。あなたの免疫システムを強化するために10本の薬を生産する場合、200本のバイアルは実際の治療自体よりもはるかに大きな生産ニーズになります。これは私たちにとって問題ではなく、これがどれほど勇敢な新世界であるかを実感する瞬間の一つです。
他に起きていることがあります。InCilicoというスタートアップと定期的に話しています。これは薬剤発見スタートアップで、これらのツールがあり、だからこそ最初にあなたがモデルナ外部でこれらのツールを利用可能にしているかどうか尋ねたのですが、今ではこれらの会社が多く存在します。生物学者、がん専門家、または特定の疾患の専門家によって設立され、発見し臨床試験に進めるためのツールを持っています。
製薬業界の民主化が起こっているのでしょうか？または企業が発見を通じて化合物を開発し、それをモデルナのような企業に販売して市場に出すのでしょうか？
モデルナは独自の研究会社です。この点で、私たちはビッグファーマとバイオテクの間の決定的な違いだと思うものとは非常に異なります。バイオテク企業はほとんどが研究会社であり、市場にどのように出るかを自問する必要があります。
COVIDパンデミックの非常に特殊な状況のため、モデルナは自分たちで市場に出る決断をしました。バイオンテックはその贅沢を持っておらず、おそらく当時は小さすぎたため、ファイザーを通じて市場に出ました。重大な決断でしたが、私たちは自社製品の研究を独自に行い、自分たちで市場に出る野心を持っています。もちろん、がん治療のためのメルクとのパートナーシップのような素晴らしいパートナーシップもあります。
つまり、モデルナのビジネスモデルは、AIプロダクトやプラットフォームではなく、治療法を設計、製造、提供することです。それらは目的のための手段です。
とはいえ、私たちは多くのパートナーシップを持っています。学術センターや研究センター、生命科学の未来を考える業界グループ、mRNA治療のユースケースを探索し、自分たちの研究環境で使用したいストランドを生産するよう求める非営利企業など、多くのパートナーシップがあります。私たちは彼らのために生産することができます。
したがって、私たちが多くの知識を共有する直接的および間接的な方法がたくさんあります。私たちはAI知識の孤立した要塞ではありません。全く逆です。私たちは、ハーバード・メディカル・スクールの周りのコミュニティ、フラッグシップ（私たちのベンチャーキャピタルと金融の誕生エコシステム）の周りのコミュニティ自体の出現です。これは何十ものバイオテクスタートアップを生み出し、モデルナはその主要な宝石の一つです。
私たちが非常に慎重である主な理由は、これらの非常に強力なツールを使う人々が何をしているかを理解していることを確認したいからです。機械学習、五つ星ホテル、複雑な製品、それらを理解し適切に活用するには科学的バックグラウンドが必要です。
10人の人をアフリカで集めて、モデルを与え、mRNA治療をさせるほど簡単ではありません。非常に複雑で密度の高い、多面的な研究からの最良の実践のエコシステムであり、技術開発から臨床試験、製造方法、封じ込め方法、出荷方法、投与方法まで、すべてが非常に特殊で斬新であり、それらを最大限に活用するためには、何千人もの非常に知識豊かな人々が必要です。
しかし、私たちは多くの研究論文を発表し、多くの特許を持っています。これは研究を世界と共有する方法であり、多くの研究パートナーシップも持っています。その意味で、ビジネスモデルはありませんが、確かに他の人が何をしているかに興味を持ち、願わくは他の人がそれに続くよう鼓舞する分野です。
モデルナ外部、パートナーシップ外部では、これらすべてのバイオテクと薬剤発見企業がこれらの強力なAIツールを持って出現し、特定の問題に焦点を当てているのを見ることができます。製薬業界が変化すると思いますか？これらの小さな専門企業がこれらの強力なAIツールを持ち、一つの特定の問題に焦点を当てることになると？私にはそれが起きているように見えます。
あなたの言う通りです、それはすでに起きています。私たちは生命科学の大規模な急進的破壊の真っ只中にいると思います。あなたの指摘に私が加えたいのは、単なる単一の突破口ではなくプラットフォームという観点で考えてほしいということです。なぜなら、AIには多くの異なるニーズや治療のために様々な方向で機能する生物学的概念の新しいプラットフォームを生成する能力があるからです。
もし何かがこのポッドキャストを聞いている人に残るとしたら、生命科学のプラットフォーム（DNAとmRNA）とデータサイエンスおよびAIサイエンスのプラットフォームの組み合わせ、私たちが議論した薬剤設計、生産、患者によって受け取られる広範なエコシステムのための製品とソリューションを通じて、これらは全く新しい生命科学の時代を迎えています。それはより民主化され、よりアクセスしやすく、願わくは何百万もの命を救うでしょう。私たちはすでにCOVIDワクチンでそれを実現しており、これは始まりに過ぎません。
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