2021年のライフサイエンス技術予測

モレキュラー・デバイセズは40年以上にわたり、科学上の飛躍的進歩に貢献する技術的進歩の最前線に立ってきました。新年を迎えるにあたり、2021年以降のライフサイエンス業界がテクノロジーによってどのような発展を遂げるかについて、当社社員数名に展望を語ってもらいました。

合成生物学の登場

「今後数年間で、合成生物学（自然界の大ヒット商品の再設計）は、私たちの世界でさらに大きな存在感を示すようになるだろう。このエキサイティングな技術は、遺伝性視力低下に対する遺伝子治療（Luxturna）から、養殖魚や肉、プラスチック廃棄物を分解する酵素まで、すでに驚くべき製品を生み出している。これらの製品のほとんどは初期段階にあり、まだ成熟する必要があるが、医薬品と私たちの生活の他の分野の両方で大きな利点を約束するものである。

"COVIDは、労働需要を減少させる自動化を進めることにより、スループットを向上させ、研究サイクルを加速させることの重要性を強調した。製造の仕事をセルに依存することで、生物製剤の製造に必要なエネルギーと労働力を削減します。合成生物学のパラダイムは、生物製剤や治療薬、植物農業、食品、工業材料など、ライフサイエンスのあらゆる側面に浸透しつつある。手作業とデータ移動の両方をシームレスに自動化するインストゥルメンテーションを提供し続けることで、モレキュラー・デバイスは急速に成長するこの業界の最前線に立ち続けることができます。

学術界と産業界のコラボレーションの増加

2020年が私たちに示してくれたことは、ライフサイエンス産業への投資と、イノベーションに対するより協力的なアプローチの重要性です！今後数年間は、すでに台頭しつつあるトレンドに沿って、新興バイオテクノロジー企業が起業するための後押しをするバイオインキュベーターがヨーロッパ全土に誕生することになると思います。さらに、有望な学術研究プロジェクトから生まれるスピンオフ・バイオテクノロジー企業や、バイオテクノロジー企業や製薬企業の豊富な化合物ライブラリーをプロファイリングするためのスクリーニング・ハブとしての役割を果たす学術施設も増えるでしょう」。

遺伝子編集とバイオマテリアルを用いたドラッグデリバリーシステムによる個別化医療の開発

"遺伝子編集（CRISPRなど）による個別化医療の開発や、生体材料を用いたドラッグデリバリーシステムは、2021年のトレンドとなるでしょう。マイクロプレートリーダーはライフサイエンス研究のこの分野に大きく貢献しており、今後も大きな影響を与え続けるだろう。"

人工知能と自動化プラットフォームの採用

「ビッグデータは、ライフサイエンスを含む社会の様々な場面で重要な位置を占めている。最近では、ビッグデータと人工知能やディープラーニングを組み合わせた応用が、特に創薬分野で見られるようになっています。細胞ベースアッセイに基づく画像ベースの表現型プロファイルはその一例です。すでにこのアプローチは、希少遺伝性疾患の治療のための有望な化合物のヒットから、COVID感染症の治療薬の再利用に至るまで、初期の創薬スクリーニングを迅速に追跡する上で重要な役割を果たしている。

"コンピューティングパワーとディープラーニングアルゴリズムの進歩に伴い、OpenAI GPT-3やDeepMind AlphaFoldのような、最も知的な研究者でさえ困難な難問を解く人工知能が飛躍的に増加しています。人工知能と自動化技術を組み合わせることで、ライフサイエンス業界は近い将来、24時間365日働けるロボット生物学者／化学者を雇用し、より包括的な洞察を得て、研究開発期間を短縮できるようになるだろう。今後10年間で、分析物へのスマート機能の導入と急速な普及が進むことを予見しています。"

"2020年にCOVID-19の世界的流行が出現すると、ハイスループット自動化プラットフォームに投資しようとするラボや企業が大幅に増加した。この背景には、少ないスタッフで効率と効果を高めつつ、サンプル量とスループットを増加させる必要性がありました。自動化システムの進化における次のステップは、機械学習と人工知能の導入である。AIを活用した初期段階の創薬ソリューションは、バイオファーマのリーダーの間で着実に成長している。パンデミックはこれを大きく加速させており、2021年には創薬ターゲットの同定と検証、そしてターゲットに基づく表現型創薬の分野で、人工知能による大きなブレークスルーが見られると私は考えている。ヒットの発見と拡大からリードのデザイン／最適化、ADME（吸収・分布・代謝・排泄）／毒性予測に至るまで、豊富な科学的情報によって、AIプラットフォームはさまざまなプロセスから得られたデータポイントを扱う能力を持つようになると思います。これには、ハイコンテント、ロースループットの表現型アッセイだけでなく、ハイスループットスクリーニング、構造ベースデザイン、従来の手法も含まれる。このことから、AIが制御するシステムは、非常に広い化学的空間を探査し、最も有望な医薬品候補を同定することができ、より迅速なブレークスルーと発見につながることを想定している。"