インシリコ医学

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開発元 インシリコ医学
公式サイト https://insilico.com/

Insilico Medicine は、世界をリードするエンドツーエンドの AI 医薬品研究開発会社です。そのコア プラットフォーム Pharma.ai は、標的発見 (PandaOmics)、生成化学 (Chemistry42)、臨床試験予測 (inClinico) をカバーしています。主力薬のレントサーチブ（IPF適応症）は第IIa相臨床試験を完了して第III相に入り、イーライリリー（27億5000万ドル）、武田薬品、サノフィなどのトップ製薬企業と戦略的協力を確立した。 2024 年には、Fast Company によって世界で最も革新的なバイオテクノロジー企業に選ばれました。

インシリコ医学 製品インターフェース

Insilico Medicine ツールテキスト

コアパラメータと統計

パラメータ項目 広報
製品のポジショニング エンドツーエンドの AI 主導の創薬および開発プラットフォーム
コアプラットフォーム Pharma.ai (PandaOmics、Chemistry42、inClinico などを含む)
上場情報 香港取引所上場
フラッグシップパイプライン Rentosertib (ISM001-055) - IPF 適応症、第 III 相臨床試験に入った
トップのパートナーシップ イーライリリー ($2.75 億)、武田薬品、SK Biopharm ($2.5 億)、サノフィ
2026 年上半期の結果 利益警告（プラス利益）
グローバルオフィス 香港、ボストン、上海、アブダビ
設立 2014年
創設者 アレックス・ザボロンコフ
業界の栄誉 Fast Company の 2024 年世界で最も革新的なバイオテクノロジー企業

インシリコ・メディスンは、AI医薬品分野において「フルプラットフォーム技術＋自社臨床パイプライン＋トップ多国籍製薬企業との協力」という3つの要素を備えた数少ない企業の1つです。 2026年、同社の主力薬レントサーチブのAI発見から第III相臨床試験までの道のりで、エンドツーエンドのAI創薬モデルの実現可能性が検証され、同時にイーライリリーや武田薬品などの巨大企業との協力を通じて商業的な収益化も達成された。

ユーザーと市場の認識

  • 第 III 相臨床マイルストーン: レントセルチブ (ISM001-055、特発性肺線維症 IPF 治療薬) は、インシリコの中核パイプライン資産です。この薬は、AI ターゲットの発見 (PandaOmics) から AI 分子設計 (Chemistry42) に至るまで、Pharma.ai プラットフォームによって完全に推進されています。第 III 相臨床試験は 2026 年 7 月に開始される予定です。これは、AI プラットフォームによって発見され、世界で第 III 相臨床試験に入っている主要なパイプラインの 1 つです。
  • イーライリリーと 27 億 5000 万ドルの戦略的協力: 2026 年 3 月、イーライリリーは Insilico と世界的な研究開発協力契約を締結しました。その内容は、最初の支払い額 1 億 1,500 万ドル、潜在的総額 27 億 5,000 万ドルです。この提携は、Pharma.ai プラットフォームを使用した経口治療薬の開発に焦点を当てています。これは、AI 医薬品における単一のコラボレーションとしては最大規模の 1 つであり、Insilico の技術力の最高レベルの商業的検証となります。
  • トップ製薬企業の協力ネットワーク: リリーに加えて、武田薬品 (2026 年 7 月に提携を発表)、SK バイオファーマシューティカルズ (神経免疫疾患に重点を置き、25 億ドルの協力)、サノフィ、その他のトップ製薬企業など、多くのトップ製薬企業がインシリコとの研究開発協力を確立しています。パートナーはアジア、ヨーロッパ、北米をカバーしています。
  • 学術的影響: Insilico は、Nature Reviews Drug Discovery、ACS Central Science、Nature Communications などのトップ ジャーナルに AI 創薬関連の論文を多数発表しています。 Lilly と共同提案した「Prompt-to-Drug」コンセプトは、ACS Central Science に掲載され、完全自律型 AI 医薬品開発のビジョンを説明しました。
  • 機関の評価: Fast Company は、Insilico を 2024 年世界で最も革新的なバイオテクノロジー企業に選出します。

コストメリット

C サイド/個別: 適用されません。インシリコは個人に製品やサービスを提供しません。

開発者/API: Pharma.ai プラットフォームは、独立した開発者に API アクセスを公開していません。学者は共同研究契約を通じてプラットフォームへの部分的なアクセスを得ることができます。計算化学およびバイオインフォマティクスの研究者向けに、Insilico が発行する論文やコードの一部が参考となる技術パスを提供します。

エンタープライズ/プライベート: Pharma.ai は、戦略的パートナーシップまたはプラットフォーム ライセンス モデルを通じて製薬会社によって使用されます。協力フレームワークには、プロジェクトごとの支払いプラットフォーム アクセス（特定のターゲットまたは疾患領域に対する AI 分析サービス）、エンドツーエンドのパイプライン コラボレーション（特定の適応症に対する医薬品候補の共同開発、通常は前払い + マイルストーン + 販売シェアが含まれる）、およびプラットフォーム技術ライセンス（化学のシートごとまたはプロジェクトごとのライセンスなど）が含まれます42。 Eli Lilly との 27 億 5000 万ドルのコラボレーションは、エンドツーエンドのパイプライン コラボレーションの典型的な例です。企業は協力する前に、対象疾患分野におけるPharma.aiプラットフォームの過去の予測精度、協力条件、知的財産権とデータ使用権、技術移転と知識の引き継ぎ計画などを検証する必要がある。

主な機能

  • PandaOmics (ターゲット発見): マルチオミクス データ (ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、エピゲノム) と文献マイニングを統合し、ディープ ラーニングとナレッジ グラフを使用して疾患に関連する新しいターゲットを発見します。疾患と標的と薬物の関連分析、標的の創薬可能性の評価と優先順位付けをサポートします。 2026 年 3 月に開始された TargetPro-TargetBench フレームワークは、標準化されたターゲット検証ベンチマークを提供します。
  • Chemistry42 (Generative Chemistry): 生成 AI (GAN、強化学習 Transformer) に基づく分子設計プラットフォーム。標的構造またはファーマコフォアの制約を入力し、目的の薬理学的特性を持つ新しい分子構造を自動的に生成します。マルチパラメーター最適化 (活性、選択性 ADMET、合成可能性) をサポートし、10 以上の次元で分子特性を同時に最適化できます。 Chemistry42 を通じて設計されたいくつかの分子が臨床現場に導入されました。
  • inClinico (臨床試験予測): AI は、臨床試験に入った後の薬剤候補の成功確率を予測します。疾患生物学、薬理学、臨床試験デザインなどのマルチソース データを統合して、フェーズ II からフェーズ III への移行確率推定値を出力します。製薬会社による前臨床段階での高リスクプロジェクトのスクリーニングを支援します。
  • Generative Biologics: AI を使用して、抗体や融合タンパク質などの高分子医薬品を設計します。標的エピトープ情報から出発して、最適化された親和性と利用可能性を備えた高分子候補が生成されます。
  • PandaClaw と LabClaw (エージェント AI + 自動化ラボ): 2026 年に新しく開始された AI エージェント プラットフォーム (PandaClaw) は、独立して実験計画を設計し、結果を分析し、次の仮説を提案できます。 LabClaw は、AI の意思決定と自動実験ハードウェアを結び付け、「AI 設計とロボット実験」の統合を実現するインテリジェント実験システムです。

モデルとバージョンの進化

主要ラインのマイルストーン

  • 2014 — Insilico Medicine 設立: Alex Zhavoronkov が香港に会社を設立しました。
  • 2016 — 生成 AI の適用を開始: GAN (敵対的生成ネットワーク) を分子生成に適用した最初のチームの 1 つ。
  • 2020 — Chemistry42 リリース: 生成化学プラットフォームが正式に開始され、Insilico の中核製品の 1 つになります。
  • 2021 — 最初の AI 候補分子が臨床試験に入る: レントセルチブは、AI によって完全に発見され、臨床試験に参加したインシリコの最初の薬剤候補になります。
  • 2023 — Pharma.ai v4.0: inClinico 臨床試験予測モジュールを統合し、このプラットフォームは標的の発見から臨床予測までをカバーします。
  • 2024 — Fast Company Innovative Company of the Year: 世界で最も革新的なバイオテクノロジー企業に選ばれます。
  • 2026 年 3 月 — イーライリリーと 27 億 5000 万ドルの協力: リリーと最大規模の協力関係を締結し、同時に「Prompt-to-Drug」コンセプト ペーパーをリリースしました。
  • 2026 年 6 月 — PandaClaw と LabClaw がリリース: Agentic AI + 自動実験プラットフォームがオンラインになりました。
  • 2026 年 7 月 — Rentosertib の第 III 相開始: AI によって発見された世界有数の薬剤が第 III 相臨床試験に入ります。

技術的な利点

  • メカニズム - 効果 - シナリオ: Insilico のテクノロジー チェーンは、「ターゲット発見 (AI による因果関係の推定) -> 分子生成 (生成 AI による化学空間の探索) -> 臨床予測 (ML による成功率の評価)」の 3 つの領域をカバーしています。 Rentosertibを例に挙げます。PandaOmicsは、IPF患者のオミクスデータを分析することにより、線維症の主要な推進標的としてTNIK（Traf2およびNck相互作用キナーゼ）を特定しました。 Chemistry42 は、TNIK の活性部位の制約の下で数千の候補分子を生成し、マルチパラメーターの最適化を通じて ISM001-055 を選別しました。この分子は、前臨床モデルおよび第 IIa 相臨床試験で肺機能の改善を実証しました。従来の方法では通常 3 ～ 5 年かかりますが、標的の発見から臨床候補化合物 (PCC) までには実質的に約 18 か月かかります。適用可能なシナリオ: 明確な薬剤標的が存在しない複雑な疾患 (線維症、神経変性疾患、希少疾患)、およびリード化合物を迅速に見つける必要がある新薬プロジェクト。
  • 生成 AI と強化学習の深い組み合わせ: Chemistry42 は、敵対的生成ネットワーク (GAN) と強化学習 (RL) を使用して化学空間をナビゲートします。 GAN は望ましい特性を持つ新しい分子を生成する役割を果たし、RL は数百万の候補分子間の多次元特性 (活性、DMPK 選択性、毒性) を最適化する役割を担います。この組み合わせにより、アルゴリズムは 10^30 を超える分子の化学空間を非常に短時間で探索​​できるようになります。
  • 「Prompt-to-Drug」自律創薬: Lilly と共同提案した概念フレームワークで、入力された疾患の説明 (「プロンプト」) から出力される臨床候補化合物までの完全自律型 AI パイプラインを説明します。これはまだ完全には実現されていませんが、AI 医薬品の究極の形態に向けた Insilico の技術的ビジョンとアーキテクチャの方向性を反映しています。
  • クロスモーダル データ統合: Pharma.ai プラットフォームは、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、化学構造、臨床試験データ、医学文献など 10 を超えるデータ モダリティを統合します。クロスモーダル機能の調整と知識の融合は、プラットフォームの中核となる技術的課題です

そして競争への障壁。

使い方

  • Webクライアント：公式Webサイトにアクセスし、アカウントを登録することで利用できます。ほとんどの機能はインストールする必要がありません。
  • API アクセス: RESTful API を提供し、開発者は API キーを取得して独自のアプリケーションに統合できます。

製品の価格設定

Insilico は標準価格を提供しておらず、そのビジネス モデルはパイプラインの価値とパートナーシップの収益に基づいています。

  • 所有パイプライン: Rentosertib などの所有パイプラインの価値は将来の商業化によって実現され、予想される価格は開示されていません。
  • 協力の手付金: 大規模な協力の手付金は、通常、数千万ドルから数億ドルになります (リリーの 1 億 1,500 万ドルの頭金など)。
  • 研究開発および商業マイルストーン: 臨床試験への参加やマーケティングの承認などのノードでのトリガー支払いなど、協力パイプラインに対する段階的な支払い。
  • 売上シェア: 商品化された製品の純売上高のシェア (通常は 1 桁後半から 2 桁前半の割合)。
  • プラットフォーム ライセンス料金: 期間限定プラットフォーム ライセンスの固定年間料金 (価格レベルは非公開)。

アプリケーションのシナリオ

  • 線維性疾患における創薬: IPF における Insilico の成功は、線維症分野における AI 標的発見の有効性を実証しています。 Rentosertib の標的発見から第 III 相臨床試験までの道のりは、線維症追跡の「AI ファースト」モデルを提供します。演繹: AI によって発見された新たな標的である TNIK は、これまで IPF の分野で製薬業界から十分な注目を集めていませんでしたが、これは AI が人間の専門家が無視してきたオミクスデータから疾病要因を発見できることを示しています。
  • 創薬が困難な標的 (KRAS など) の分子設計: Insilico の汎 KRAS 阻害剤 ISM6166 は、「創薬不可能な」KRAS 変異腫瘍の前臨床阻害を実証しました。 Chemistry42 の生成化学は、タンパク質構造から開始して、KRAS の典型的な特徴であるフラット結合部位をターゲットとする新規分子足場を生成できます。従来の医薬化学のアプローチは、そのような標的に対する進歩が遅かった。
  • 老化と長寿の研究: PreciousGPT (老化の基本モデル) と Longevity Board を通じて、Insilico は AI 創薬を老化関連疾患に応用しています。 Human Longevity と提携して開発された業界初の長寿科学 AI 基盤モデルは、老化の生物学から治療介入の新しいターゲットの発見を探求しています。

該当する人

  • 大手製薬会社の研究開発および事業開発チーム: Insilico とのコラボレーションを通じて、AI 主導の標的発見および分子設計能力を獲得し、社内パイプラインを加速します。前提条件: パートナーは、ターゲットの検証と臨床開発における社内能力を備えている必要があります。
  • バイオテクノロジー企業の管理チーム: Insilico の AI プラットフォームを活用して、ターゲットから PCC までのプロセスを加速し、初期段階の研究開発の時間とコストを削減します。該当なし: ターゲットの検証や in vitro/in vivo 実験能力が不足している小規模の仮想バイオテクノロジー企業。
  • AI 創薬分野の研究者: Insilico によって発行された論文および技術レポート (TargetPro-TargetBench、Prompt-to-Drug など) は、学術コミュニティに貴重な参考資料を提供します。ただし、プラットフォームを直接使用する場合とは異なります。

不適合な境界: Insilico のプラットフォームは、標準化された API やセルフサービス SaaS サービスを提供しません。明確なターゲットと成熟したリード化合物を使用した最適化プロジェクトの場合、従来の医薬化学手法の方が高速な場合があります。 AI によって予測される候補分子は、合成の実現可能性、生体内での有効性、安全性の点で広範な実験的検証が依然として必要であり、実験ステップを省略することはできません。

概要と展望

Insilico Medicine は、Pharma.ai プラットフォームと Rentosertib の臨床進歩を通じて、エンドツーエンドの AI 創薬におけるリーダーシップを確立しました。イーライリリーおよび武田薬品とのトップレベルの協力と、2026 年上半期の利益見通しがプラスになるという見通しは、同社の技術力が市場および業界によって十分に検証されていることを示しています。標的発見から第 III 相臨床試験までの完全なプロセスは、コンセプトから現実に至るまでの「AI ファースト」創薬の実現可能性を証明します。

現在の限界と不確実性: レントセルチブの第 III 相臨床結果はまだ盲検化されておらず、AI によって発見された薬剤の最終的な臨床価値はまだ完全に検証されていません。さまざまな疾患領域における Pharma.ai プラットフォームの予測精度には、より多くのデータの蓄積が必要です。 AI 製薬業界の全体的な評価の変動は、Insilico の資本市場のパフォーマンスと資金調達能力に影響を与える可能性があります。潜在的なパートナーは、契約に署名する前に、知的財産権の所有権（特に AI 生成分子の所有権）、データ使用条件、最終的な商品化権の分配計画を明確にする必要があります。

関連ツール: ハグフェイス、replicate

インシリコ薬の使用方法

Pharma.ai は内部およびパートナーの使用を目的としており、公共のセルフサービス登録は提供しません。

  1. 内部研究開発: Insilico の科学チームは、自社のパイプラインの標的発見、分子設計、臨床予測に Pharma.ai を使用しています。
  2. 企業協力: 製薬会社は、共同開発契約を通じて Pharma.ai にアクセスします。パートナーが疾患領域とニーズを提案し、Insilico チームがプラットフォーム上で分析を実行し、ターゲットの推奨事項や候補分子を提供します。
  3. プラットフォーム ライセンス: 一部のモジュール (Chemistry42 など) は、期間限定のプラットフォーム ライセンス (トレーニングとサポートが必要) を通じて、パートナーの科学者に直接使用するライセンスを付与できます。
  4. 学術協力: 学者は共同研究プロジェクトを通じてプラットフォームの機能の一部にアクセスし、通常は特定の疾患の標的発見や分子設計の検証に焦点を当てます。

バージョン情報

  • Pharma.ai 2026 年第 2 四半期アップデート ：PandaClaw (Agentic AI 生物学プラットフォーム)、LabClaw (インテリジェント実験室システム)、および生成生物学モジュールのアップグレードを追加しました。公式の正確な日付はまだありません。
  • ファーマ・ラブ 2025 ：PreciousGPT (老化研究用 AI) を統合し、Science42:DORA (生成的研究開発支援) を追加します。公式の正確な日付はまだありません。
  • ファーマ.ai v4.0 ：Chemistry42 の化学物質生成能力は大幅にアップグレードされ、inClinico 臨床試験予測モジュールが開始されました。公式の正確な日付はまだありません。

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