おはようございます。現役経営コンサルのじむがきょうは創薬について私見を述べてみたいとおもいます。
傍目（素人目）からみると、医薬品開発、つまり新しい薬を世に出す、というのは、きわめて成功確率が低く（センミツどころではない）、難度が高いもののように思われます。
これまで、新しい化合物や新しい作用機序（薬の効き方）の発見がどれだけ臨床試験の過程で葬り去られたか、その死屍累々をみれば客観的定量的にその難しさが裏付けられるかにみえるし、製薬会社が儲ける理由、M&Aをする理由がこの新薬創出の難しさを前提とした莫大な額のR&D投資と新薬候補（開発品）ポートフォリオの分散であることももっともらしく聞こえます。
従来の新薬開発のアプローチを前提にすれば、それは確かにそのとおりかもしれません。しかし、こんなことをいうと製薬会社やアカデミアから怒られること必至ですけれども、従来の新薬開発は「数うちゃ当たる鉄砲」と大差ないのです。
「新規化合物ライブラリ」「ハイ・スループット・スクリーニング」だの門外漢にはわけのわからない用語が並んで煙に巻かれるけれども、要は膨大な数の有効成分候補から、強い仮説もないままに力ずくで候補物質を選び出し、因果関係は判らないけどとにかく試してみて「統計的」に「効いたみたい」という動物実験、人体実験を繰り返すのに何億円、何十億円も使い、時に「効かないとは言い切れない」で承認をとってしまったりするのが医薬品開発の現状といっても過言ではないように思えます。
医学、生物学、化学には、人体を相手にして未だわからないことが多すぎるのです。人の体に10万とも言われる種類のタンパク質がそれぞれどう機能するのか、互いにどう働くのか解明できたとはとてもいえない状況なのです（プロテオミクスの領域で鋭意研究されてはいますが）。
それを裏付けるかの如く、ある新しい抗体（タンパク質）が特定の疾患の原因となっていることが判ること自体が、創薬における大きなブレイクスルーになったりしますね（今年薬価引き下げで話題になっている抗がん剤オプジーボがその好例ですね）。
研究者たちはとっくにこのことに気づいていて、コンピュータが過去に較べ格段に高性能になった今、かつて不可能であった、高分子であるタンパク質の動きを電子レベルまで再現することができたり、細胞レベルでの機能を解明したり、それによってある特定の化合物との反応も計算できる、in vivo（生体での実験）でもin vitro（試験管、あるいは研究室での実験）でもなく、in silico（コンピュータ上で実験）へと医薬品開発のプロセスがシフトしていき、それにより格段に創薬の生産性（期間、確率、費用）を向上させる真のイノベーションを世界各国が目指しています。
まだまだ時間はかかるかもしれないが、疾病がますます多様化し、医療費抑制圧力も高まる一方の状況において、このイノベーションの実現が強く望まれていることは間違いないとおもいます。
AIだのIoTだの、デジタルヘルスがかまびすしく言われていますが、個人の健康管理もさることながら、本丸は個人的には創薬における応用にあると思っています。
