生物技術金融を構築した男
ステリオス・パパドプロスという名前は、バイオテクノロジー業界の一般的な説明にはあまり登場しませんが、業界内では創設期の金融アーキテクトの一人として認識されています。構造生物学の学術的背景を持ち、投資銀行を経てベンチャーキャピタルに転身した彼は、40年以上のキャリアの中で数十の基礎的なバイオテック企業の資金調達と構造設計に携わってきました。STAT Newsは彼と面会し、業界の現状と進む方向について議論しました。
この対話は、現在の業界にとって特に関連性の高い3つの領域をカバーしています。GLP-1肥満治療薬の革命と、それが製薬企業がどのように革新的な治療法を発見し、投資するかについて私たちに何を教えるか。薬物発見における人工知能の役割。そして、アメリカの優位性が中国とヨーロッパの競争者からの課題に直面する中でのバイオテクノロジー革新の地政学的変化。
GLP-1革命について
パパドプロスは、セマグルチドとチルゼパチドに関する一般的な報道で見落とされやすい重要な区別を指摘しています。基本となる生物学——GLP-1受容体が食欲と代謝調節に果たす役割——は、これらの薬剤が市場に到達する数年前から学術界で理解されていました。既知の生物学を数十億ドル規模のカテゴリーに変えたのは、従来の意味での科学的突破ではなく、以前の試みで失敗していたメカニズムに投資する意思のある企業による一連の臨床的および商業的な賭けでした。
彼は、このパターンは最も価値のある治療上の進展の特徴的なものだと主張しています。外部からは突然に見えますが、実際には長年の科学知識と正しい臨床プログラム、正しい投与技術、そして正しい商業的タイミングの収束を表しています。次の革新的な治療法を特定するための教訓は、完全に新しい生物学を探すのではなく、まだ成功裏に翻訳されていない確立されたメカニズムを探すことです。これには神経科学、加齢生物学、免疫学の多くの領域が含まれます。
薬物発見におけるAIの実際の役割
人工知能に関して、パパドプロスは熱狂的というより慎重です。AI ツール——特にタンパク質構造予測と生成分子設計——が早期段階の薬物発見を大幅に加速させたことを認めています。AlphaFold レベルの精度でタンパク質構造を予測する能力は、結晶化の困難さのために以前は対象外だった標的に対して構造情報を利用可能にすることで、構造ベースの薬物設計を変えました。
しかし、初期発見の速度改善と医薬品開発経済の根本的な変化を混同しないよう警告しています。医薬品研究開発のボトルネックは、主に候補分子の特定ではなく、臨床試験での候補の失敗であり、AIはまだこれを大幅に解決していません。AIが現在のモデルよりも大幅に高い信頼性で臨床結果を予測できるようになるまで、医薬品開発全体のコストとタイムラインへのAIの影響は、革新的というより段階的なものにとどまるでしょう。
イノベーションの地政学
対話で最も直接的な部分は競争環境に関するものです。パパドプロスは、主にジェネリック医薬品製造からますます高度な薬物発見へと驚くべき速度で移行した中国のバイオテクノロジーがもたらす課題について率直です。中国企業は現在、新規メカニズムに関する競争力のあるデータを発表し、国際特許に積極的に出願し、かつてはあり得なかった段階で西洋製薬企業にライセンス供与し始めています。
彼の懸念は、アメリカのバイオテクノロジーが衰退しているというものではなく——ボストン-サンフランシスコの軸は依然として世界で最も生産的な医薬品開発のエコシステムです——むしろ競争優位性の幅が業界が十分に認識しているよりも速く縮小しており、医薬品価格設定、NIH資金調達、および科学的才能の移民を管轄する政策枠組みが、その優位性が維持されるか侵食されるかをますます決定するということです。この対話は、業界がどこに向かっているかについての最も価値のある視点は、十分に長い期間その側面から観察してパターンを見ることができた人から来ることが多いという点を思い起こさせてくれます。
この記事はSTAT Newsの報道に基づいています。元の記事を読む。
Originally published on statnews.com
