バリューチェーン全体を通じたDXの取り組み

 

アステラスではバリューチェーン全体を通じてDXを推進しています。研究開発製造販売・マーケティングコーポレート機能におけるDXの具体的な取り組みについて、クリックしてご覧ください。

 

研究におけるDX

従来、病気の原因となる標的分子に結合しやすい化合物(ヒット化合物)を取得し、さらに医薬品としての適性を高めた化合物(医薬品候補化合物)とするまでに、多大な時間とコストが必要でした。アステラスではDXの推進により、このプロセスの改善に取り組んでいます。
 

超大規模バーチャルスクリーニング

より多くの化合物を対象に高速な計算を行い、評価することで、良いヒット化合物を短期間で取得できます。これまでは社内サーバーを用いて、約100万個の化合物を対象に計算していました。より良いヒット化合物を取得するためには、数億個の化合物を対象とする必要がありますが、従来の環境では1~2年かかってしまうため、現実的ではありませんでした。新たにクラウドコンピューティングと、結合しやすさを予測するAIを組み合わせることで、数億個の化合物を対象にした計算が、最短1~2週間で完了できるようになりました。

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人×AI×ロボットを統合したHuman-in-the-Loop型の医薬品創製プラットフォーム

さらに、取得したヒット化合物を医薬品候補化合物にするまでの最適化研究の期間短縮と質の向上にも取り組んでいます。化合物の構造設計(Design)、合成(Make)、その化合物の薬理作用などの評価(Test)、解析をし(Analyze)、その結果から次のより良い化合物の構造を設計するというDMTAサイクルにAIとロボットを導入して加速化しています。各工程はAIとロボットを活用して進め、要所で研究者がアイデアや総合的判断などの価値を加える仕組みとすることで、創薬スピードが飛躍的に向上しました。このプラットフォームによって、ヒット化合物から医薬品候補化合物取得までの期間を、従来に比べて最短で約70%短縮しました。
また、細胞や遺伝子などの新しいモダリティにもこのプラットフォームを活用するため、Mahol-A-Ba(まほらば)を薬理作用などの評価(Test)に導入しています。

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アステラスのDX戦略シリーズ Vol.2:人×AI×ロボットの協働で創薬を加速

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NLPを用いた研究サポートツール「E-PaD」

E-PaDはAI技術の1つのNLP(Natural Language Processing)を用いて、毎年160万件以上も増え続けるライフサイエンスに関する文献データから、重要な情報(病態、遺伝子、バイオロジー、モダリティ等)を漏れなく効率的に抽出し、創薬研究に必要な洞察や、新しい創薬アイデアの発想をサポートします。本ツールは単純なキーワード検索だけではなく、入力されたバイオロジー等に関する文章やフレーズに基づき、関連性の高い疾患(適応症)候補を根拠とともに研究者に提案します。またE-PaDには外部環境の情報を集約して可視化することができる機能があり、競合の状況やライフサイエンスのトレンドなどを踏まえて研究戦略立案も支援する包括的なツールとして構築されています。

 

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開発におけるDX

ハイブリッド型臨床試験

臨床試験において、患者さんや治験施設の負担を軽減するため、遠隔医療やウェアラブルデバイスなどのテクノロジーを導入・活用する分散型臨床試験(DCT:Decentralized Clinical Trials)が注目されています。
DCTを臨床試験の現場で定着させるには、テクノロジーの利便性と患者さんのニーズのバランスを検討する必要があります。アステラスでは、患者さんの声とテクノロジーを融合した、ハイブリッド型臨床試験の実現を目指しています。
初期段階では、既存の臨床試験において患者さんの状態を評価する際に、従来の方法とテクノロジーを活用した方法の両方で評価する予定です。このデータ収集方法が、データの正当性を実証し、ハイブリッド型臨床試験の有効性を検証するための鍵となります。現在実証に向けて、ウェアラブルデバイスおよび個別化されたデータ収集アプリを活用した、がん領域の臨床試験を予定しています。適切なインフラが整い次第、収集されたデータにより、医師は潜在的な医学上の問題を知ることができ、アステラスは製品の潜在的な副作用についての詳細情報を知ることができるようになります。

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アステラスのDX戦略シリーズ Vol. 3:患者さんの声とテクノロジーを融合した新たな臨床試験のアプローチ

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製造におけるDX

 

モノづくりデータマイニングシステム「DAIMON」

製薬業界において、膨大なデータを扱うのは、研究開発だけではありません。モノづくり、生産の現場においても同様です。医薬品の有効成分である原薬の製造においては、構造変換を伴う化学反応や精製といった工程があります。また原薬を実際の医薬品にする製剤の製造では、原薬を均一にする混合や錠剤に成形する打錠など、いくつもの工程があります。これらすべての工程において、データを基に厳密な品質管理が必要です。
患者さんにより良い品質の医薬品を安定的に供給するために、アステラスが独自に開発した最先端のデータマイニングシステムが「DAIMON」です。

DAIMONによるデータマイニングには、(1)一変量モニタリング、(2)回帰・因果関係モニタリング、(3)多変量モニタリングという、データ量およびデータ解析の複雑さに応じた3つのモニタリングがあります。それぞれを必要に応じて適切に運用することで医薬品のモノづくりから得られる多様なデータに対応できます。

このトレンドモニタリングを起点に、変動検出/リスク予測、原因調査/未然防止、製品とプロセスの理解向上、という知識獲得サイクルを継続的に回すことで、品質・生産トラブルへの対応が迅速となるだけでなく未然に防ぐことが可能となり、医薬品のモノづくりの高度化・安定供給を実現します。

 

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販売・マーケティングにおけるDX

製薬会社は患者さんと、治療にあたる医師についての理解を深めることで、より適切なマーケティング戦略を立てることができます。新しい疾患領域における医薬品の発売に際し、販売・マーケティング活動の準備にリアルワールドデータ(電子カルテや保険償還請求のデータなど、患者さんの健康状態や医療行為などに関する医療データの総称)を活用しています。
例えば入院、外来、調剤などの情報が記録されたデータを基に、患者数や患者セグメントを推定し、さらに戦略立案、必要な人員や資金の予測に活用しています。また、医薬品の適応症拡大や剤形の追加といった、ライフサイクルマネジメントにも活用しています。
また、ペイシェント・ジャーニー(診断、予防、治療および予後管理を含む医療シーン全般)の理解や市場調査のために、時系列分析や機械学習といったデータ分析を実施しています。自然言語処理やソーシャルメディア・リスニングを活用することで、疾患に直面する患者さんの負担を言語化し、患者さんへの啓発資材作りに役立てています。

 

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コーポレート機能におけるDX 

コーポレート機能の重要な戦略決定にも、データアナリティクスを活用しています。

 

 

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経営戦略

帰納的なデータに基づく統計科学の技法と演繹的な数理モデリング、シミュレーションの技術を駆使して、将来の不確実性を定量的に分析し、さまざまな戦略的意思決定のスピードと質を向上させています。

 

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ポートフォリオ戦略

社内のパイプラインの情報と社外の状況をリアルタイムで更新するプロセスのデジタル化を行っています。シミュレーション技術を活用したポートフォリオ分析および定量的リスク分析の技術によって多彩なシナリオを分析・評価し、短期および中長期の視点で理想的なポートフォリオの構築に貢献しています。

 

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事業開発

事業価値の評価にアナリティクスを導入し、新しいイノベーションに対する導入評価などの意思決定を支援しています。コーポレートファイナンスの理論と統計的シミュレーションの技術を駆使して、事業価値の不確実性や将来性を定量的に予測・評価しています。

 

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ファイナンス

売上や各種コストの時系列分析、機械学習/AIを用いた予測モデルを活用することで、収益性の向上やコスト削減につなげています。最も効率的な資源配分を実現することで、企業価値の最大化を目指します。

 

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人事

人事データに基づくアナリティクス、予測モデリング、自然言語処理などの技術を活用し、タレントマネジメントのデジタル化や従業員のネットワーク分析に取り組んでいます。帰納的なデータ分析だけでなく、行動経済学やエージェントベースモデルを活用した演繹的なアプローチによってインフルエンサー分析や組織分析を行います。

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