ベルンシュタイン報告：臨床試験中のAI駆動型薬物プロジェクト70件、実際の成果は3～5年以内に期待

潮流研究によると、ベルンスタインの2026年8月26日付レポートは、AI由来の薬物開発プロジェクトの約70件が臨床開発パイプラインに進んでいるが、そのほとんどが初期段階にとどまっており、真の試練は今後3～5年後に訪れるとしている。DeepMindおよびAnthropicのCEOは最近、「5～10年でほとんどの疾患を治す」と宣言したが、ベルンスタインはこれらの主張がAIの社会的価値を擁護するものにすぎず、薬物開発の現実を裏付ける根拠に欠けると指摘している。ターゲット発見から臨床試験、医療システムのキャパシティに至るまで、すべての段階がボトルネックとなっており、生物学的成果は最終的に人体で検証される必要があり、そのペースはアルゴリズムでは圧縮できない。 ベルンスタインは、AIが製薬分野で真に重要な価値を発揮するのはプロセスの高速化ではなく、意思決定の質の向上にあると評価している。成功率を20％向上させることで得られる研究開発リターンは、同等の時間・コスト削減を上回る。AIが生物学的理解が不十分な難治疾患の克服に活用される場合、たとえ全体的な成功率が低くても、創出される価値はむしろ大きくなる可能性がある。大手製薬企業のAI戦略には顕著な差異がある：エリーリリーは外部提携が最も広範（25件）、ロシュは計算リソースへの投資が最大、アムジェンはdeCODE Geneticsのデータによる競争優位性が最も深い。AIはまだFDAの承認データに明確な影響を及ぼしていない。過去5年間の年間平均新薬承認数48.5件は、規制の近代化と生体医薬品の台頭を反映したものである。AIは分子設計、バーチャルスクリーニング、ターゲット発見にはすでに貢献しているが、「すべての疾患を治す」ためには複数のボトルネックを乗り越える必要があり、これはアルゴリズムの反復では解決できない。