Recursionは、創薬をデータの問題として捉えています。同社のラボは、細胞に遺伝子の変化や化合物を加えて顕微鏡で撮影する実験を、膨大な数で実施します。機械学習が画像を解析して、疾患が細胞の見た目をどう変えるか、どの化合物がその変化を元に戻すかを見つけ、同社がRecursion OSと呼ぶ生物学の大きな地図を作ります。従来の試行錯誤型のスクリーニングより速く、有望な標的と分子を見つけるのがねらいです。
Exscientiaとの合併で、AIを使った設計と低分子の自動合成という化学の強みが加わりました。統合後の会社は、がんや希少疾患などの分野で、独自の候補薬のパイプラインを持ち、大手製薬会社のパートナーとは、マイルストーン支払いにつながる共同研究を行っています。科学コミュニティにはモデルとデータセットも提供し、コンピューティングのパートナーとは生物学の基盤モデルに取り組んでいます。
Recursionは上場企業で、買える製品ではありません。成果は臨床試験に左右されますが、臨床試験は時間がかかり、創薬プロセスの質に関係なく失敗することも多いものです。AI主導の創薬が従来の方法より良い薬を生むのか、という問いは、まだ検証の途中です。同業には、Isomorphic Labs、Insilico Medicine、Schrödinger、Absciがあり、独自のAIグループを作る大手製薬会社もあります。ラボを重視したAI創薬のアプローチとして、注目すべき例です。