Lantern Pharma、がん治療の精度を革新するAIモジュール発表｜薬剤併用効果を予測し治療最適化へ

戦略・商談

2025.09.02

前田静吾

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米バイオテクノロジー企業Lantern Pharmaは、人工知能（AI）を活用した新たな予測モジュールを発表しました。

このモジュールは、DNA損傷誘導薬（DDA）とDNA修復阻害剤（DDRi）を用いたがん治療の併用療法において、その有効性や安全性を高精度で予測することを目的としています。

Lanternの独自AIプラットフォーム「RADR®」に組み込まれる本技術は、すでに米食品医薬品局（FDA）に承認された臨床試験デザインにも応用されており、今後のがん治療の在り方を大きく変える可能性があります。

がん治療AIモジュールが切り拓く新たな可能性

Lantern Pharmaが開発したAIモジュールは、膨大な臨床試験データとマルチオミクス情報を統合し、DDAとDDRiの薬剤併用ががん治療に与える影響を予測する技術です。

RADR®という独自のAIプラットフォームに組み込まれ、機械学習を活用することで複雑な相互作用を数値化し、治療効果や毒性、バイオマーカーとの関係性を明らかにします。

このモジュールは、221件の臨床試験に基づいて構築されており、DDAは8種、DDRiは14種に分類され、それぞれの組み合わせにおける効果や安全性を評価できる設計となっています。

中でも有効性が明確に解釈可能だった89件の試験結果がAIの学習データとして活用され、より信頼性の高い予測が可能となりました。

このような背景から、がん治療における薬剤併用戦略を効率化するための有力な支援ツールとして期待されています。

現在、がん患者の60％以上がDDAまたはDDRiを治療に含んでいると言われています。これらを組み合わせることで、腫瘍細胞のDNA修復機構を同時に破壊し、治療効果を高めることが可能になるため、多くの臨床研究で注目されています。

特に、WEE1阻害剤であるadavosertibと白金製剤の併用は、TP53変異を有するがんに対して高い反応率を示しました。また、PARP阻害剤に依存しない新たなDDRiの可能性も示唆されており、より幅広い患者群への治療適用が見込まれています。

さらに、バイオマーカーを活用した患者選別により、治療対象をより適切に絞り込める点もこのモジュールの利点といえるでしょう。

Lantern Pharmaは、今回のAIモジュールを実際に臨床試験の設計に活用し、その有効性を立証しました。

代表例として、LP-184とolaparibの併用によるトリプルネガティブ乳がん（TNBC）に対する第1B/2相試験がFDAに承認されており、この試験は本モジュールの予測に基づいて組み立てられたものです。

また、別の事例としては、adavosertibとcarboplatinの併用が、白金耐性の卵巣がん患者において43%の奏効率を記録したことが報告されており、モジュールによる予測が治療設計に大きく貢献していることが分かります。

こうした事例は、AIを活用することで、臨床試験の設計精度を高めるとともに、コスト削減や開発スピードの向上にもつながることを示しています。

このAIモジュールは、今後さらに多くのデータを取り込みながら進化し続ける設計となっており、新たな薬剤や組み合わせの登場にも柔軟に対応できます。

RADR®に内蔵された複数のAIエージェントが、データ収集、薬剤分類、予測モデルの更新、バイオマーカーの特定などを自動で行う構造となっているため、継続的な最適化が期待されます。

一方で、AIの予測が常に臨床現場での結果と一致するとは限らないため、実際の試験や現場でのフィードバックとの連携が不可欠です。さらに、倫理的・法的な側面からの慎重な対応も求められる場面が出てくる可能性があります。

このように、技術的進歩に裏打ちされた期待とともに、実装面での現実的な課題にも向き合う必要があると言えるでしょう。