EY：Massive Bio社は、ライフサイエンス企業のビジネスモデルが抱えるどのような課題を解決しようとしているのですか。

Kurnaz氏：当社は、治験への参加を望むがん患者が住んでいる場所や経済状況に関係なく、誰でも平等に治験が受けられる健康の平等性（ヘルスエクイティ）を実現しようとしています。裕福な国でさえ、腫瘍内科医のところに行って治験を提案される確率はせいぜい50%程度です。また提案されたとしても、その医師は自らの所属する施設で行われる治験しか検討しません。つまり、MD AndersonやMemorial Sloan Kettering Cancer Centerなどの機関以外では、患者には治験の選択肢がほとんどないということです。ところが、募集を積極的に行っているがん治療の治験は世界全体で1万4,000件を超えます。Massive Bioは、この1万4,000件の治験と世界のがん患者を結ぶ仲介役です。患者が治験に参加できるようにして、医療システムの圧迫状況を緩和しています。治験施設のネットワークは疾患領域別になっているため、参加希望の患者全員を対象とした募集会社を設立することはできません。実際のところ他社は過去にこの設立に挑戦し、失敗しています。特定の疾患領域に焦点を絞る必要があるのです。当社ががん治療をターゲットに選んだのは、この治療の影響を受ける人が多く、最も大きくかつ最も急速に成長している市場だからです。

EY：人工知能（AI）をMassive Bio社のビジネスモデルでどのように活用できるのでしょうか。

Kurnaz氏：当社では、3つのポイントからAIに着目しています。まず、患者の事前スクリーニングです。患者を治験に登録するための事前スクリーニングは手作業で25分かかります。1万4,000件の治験全体で見ると、フルタイムの従業員が8カ月以上作業しなければならない計算になります。私たちが目指しているのは、大規模言語モデルを利用し、治験の選択・除外基準に照らして患者の臨床情報と遺伝子情報を構造化することで、その時間を秒単位とはいかなくても、分単位に短縮することです。誰にとっても時間は貴重ですが、がん患者にとってはその10倍も貴重なのです。2番目が、患者の割り出しです。AIを利用し、支払者や診断検査機関、専門薬局などから入手するさまざまなデータセットを整理統合・合理化し、募集している治験の特徴に合った次のがん患者がどこに現れるかを予測します。そして3番目が、患者と医療従事者のエンゲージメントです。当社のPatient Connectアプリケーションは、AIを活用したインフラで動作し、これを利用することで、患者は治験の事前スクリーニングにアクセスし、プロセスをモニタリングし、チャットボットでこのアプリとやり取りをすることができます。また当社のClinical Networkアプリケーションは、治療を行うがん専門医が世界中のどこにいても、AIを利用して患者を事前にスクリーニングし、紹介することを初めて可能にしました。これは、医師が電子カルテなしに事前に患者をスクリーニングするための、AIで強化された最初のアプリケーションでもあります。

EY：医薬品会社とAI関連のテクノロジー企業の提携には、どのような機会と課題があるのでしょうか。

Kurnaz氏：社内での対応という面から見ると、医薬品会社は、AI関連のケイパビリティを独自に備え、プロセスの効率化をすでに図っているか、外部ベンダーと提携して、そのケイパビリティを確保しているかのいずれかです。提携について言えば、当社は2つの形で医薬品会社と協働しています。まず1つの側面は、私たちが多くの独自データを提供しています。適切なデータがなければ、AIはガソリンのないエンジンのようなものです。当社には16万人のがん患者が登録しており、提携する医薬品会社はそのデータにアクセスし、私たちが提供するデータに基づいて独自のモデルを学習させることができます。データの所有者はもちろん患者です。患者の同意を得て、データを収集、処理し、適切な標準操作手順（SOP）とプロセス、コミュニケーション、透明性を維持して、法規制の観点からすべてが正しく進められるよう徹底しています。もう1つの側面は規模です。16万人の患者を事前にスクリーニングするには、代わりに作業をしてくれるAIが必要です。AI関連は私たちが提供するため、医薬品会社は社内で開発する必要がありません。事前スクリーニングに必要なこうしたケイパビリティは、医薬品開発プロセスに不可欠ですが、同時に、医薬品会社の中核的な専門分野からは外れています。データとスケーラビリティを提供できれば、AIのアルゴリズム自体は最も簡単に解決できる問題です。大抵は、オープンソースの既成アルゴリズムで十分です。医薬品会社との提携を真剣に検討しているAI企業は、業界が何を期待しているのかを把握する必要があります。タイミングという点では、医薬品大手のプロセスは信じられないほど長くかかるため、3カ月で急速に進展すると期待して医薬品会社と提携する新興企業があるとしたら、その企業は現実が見えていません。もう1つの問題として、イノベーションが検証どおりには進まないという問題もあります。革新的な企業であったとしても、医薬品会社は数字と結果、成功という観点から考えており、クライアントである医薬品会社の信頼を得るには、そうした期待に応えるはどうすればいいかを考える必要があります。最後に、価格設定と適切な買い手を見極めることも重要です。医薬品会社の最高医療責任者や治療領域責任者とは、調達部門にアプローチする場合とはまったく異なる内容の契約交渉ができるかもしれません。こうした点すべてを念頭に置いておく必要があります。

EY：AIと医薬品会社によるM&Aを巡る状況をどのように見ていらっしゃいますか。

Kurnaz氏：2020～21年度に資金調達に成功したAI企業のおよそ80%は、資金をふんだんに注ぎ込んだにもかかわらず、投資家の期待に応えるのに必要な収益を生み出すことができず倒産したか、倒産の危機にひんしています。AIを活用した医薬品会社向けサービスで収益を上げることは、火星に行くより難しいのです。一方、ようやくトンネルの出口が見えてきた企業も10%あります。こうした企業については、医薬品会社が現在、デューデリジェンスを進めており、今後買収されることになるでしょう。残りの10%は、将来、第二のAmazon社になる私たちのような企業です。当初はこうした企業の重要性が理解されていなかったかもしれませんが、その価値は上質な熟成ワインのように時間をかけてじっくりと実現されていくことになります。発展には25年かかるかもしれませんが、このような企業は存続し、将来の1兆ドル企業となるはずです。

EY：現在のビジネス環境でM&A取引と資本配分の最大の課題は何だとお考えですか。

Chris Sheldon氏：この業界は、革新的な研究開発パイプラインを備え、自己改革をし続ける必要があります。ヘルスケアセクターでは、そうすることでイノベーションエコシステムが患者のニーズに確実に対応した新薬を開発しているのです。GSKでは、事業に再投資する機会として、ターゲットを絞った事業開発（BD）を利用し、パイプラインを拡大させ続けながら、2020年代末か2030年代の早い時期で発売できる新薬候補を探しています。

どの医薬品会社であれ、世界的に見ればイノベーションのほんの一部を占めるにすぎません。常に、社内よりも社外で多くのことが起こっており、これは単なる数字遊びなのです。それは当社にも、そしてすべての同業他社にも当てはまります。医薬品大手では、何らかの形の事業開発から生まれた市販医薬品やパイプライン資産が50%を超えるところがほとんどです。業界をリードする事業開発の機が熟し始めるなか、私たちは常に、説得力のある科学的根拠と患者のニーズ、財務状況への適合性、適した文化的要素が交わるポイントを探します。真の変革を起こせる機会はめったにありません。しかし、その機会を見つけることができれば、スピードと敏しょう性を持って、その機会を徹底的に追求します。

株式公開会社のM&Aは難易度が高くなります。非常に重要なデータを保有していれば、その会社の価値が急速に上昇するため、医薬品会社の事業開発チームがリスクとリターンの計算をすることがとても難しくなるのです。それが、今年は株式公開会社のM&Aが少なかった理由ではないでしょうか。一方、ここ数年IPO市場の低迷が続くなか、早期のIPOイグジットを目指すのではなく、従来よりも長く非公開企業のままでいて、プログラムを進め、リスク軽減を図る企業が増えています。つまり、臨床データによりイノベーションのリスクが軽減されることを意味し、これは多くの場合、医薬品会社のM&Aで最高の結果をもたらす「スイートスポット」です。

EY：M&Aのターゲット候補についてですが、疾患領域の重視を、例えば新規治療手段のプラットフォーム技術をターゲットとすることに比べ、どの程度優先させていますか。

Chris Sheldon氏：自分たちだけですべてに対応できる会社はありません。中核的な疾患領域に戦略的焦点を当て、規模拡大を図ることが不可欠です。特定の疾患領域で事業を拡大するには、その分野の深い専門知識が必要になります。どの疾患領域も競争が激しく、主要な外部専門家との関係構築から、治験に参加する患者の募集まで、そのエコシステムとコミュニティについての知見が非常に重要です。

当社では、パイプラインが患者に最大の効果をもたらす可能性のある、感染症やHIV、呼吸器・免疫、がん治療といった領域に重点的に投資をしています。こうした領域すべてで、患者にとっての価値の創造に必要な専門知識・技術やグローバルなケイパビリティを活用する態勢を十分に整えています。当社が重点を置いているのは、製品領域リーダーシップチーム（product area leadership teams：PALT）に関わる戦略です。PALTは、研究開発とビジネス、医療が交わる分野で、部門間の壁を完全に取り払って、1つの疾患領域を代表して活動します。

今日のマルチモダリティ時代では、ADCやオリゴヌクレオチド、T細胞エンゲージャーなど高度な治療手段（モダリティ）の台頭により、患者に最大の恩恵を確実にもたらすべく、特定のターゲットに最適なモダリティを見つける必要もあります。プラットフォームのディールについては、そのプラットフォームが特定のユースケースに適した治療手段であり、その効果がデータで明確に実証されているのであれば、興味があります。具体的には、アンメット・メディカル・ニーズに対応し、ベストまたはファーストインクラスの実績で標準治療をディスラプト（破壊）する能力など最適な特質を備え、その有効性が確認されたプログラムです。ここで鍵を握るのは広い視野を持つことです。私たちは疾病領域やアンメットニーズ、疾病と明確に関連のあるターゲットとしての魅力という点から考え、そしてそのなかで、このターゲットに適した治療手段はどれかを検討します。医薬品分野での当社の最終的な目標は、優れた医薬品を上市することです。私の定義する優れた医薬品とは、効果の規模が大きいものであるため、それを実現する最良の方法が、疾患領域の重視なのです。

EY：デジタル技術とAIについては、どうでしょうか。ターゲットとして、あるいは事業開発プロセス自体のなかで、どのような役割を果たしていますか。

Chris Sheldon氏：当社では、技術の進歩の活用を研究開発戦略の中核に据えていますが、技術を大きく2つに分けて考えています。まず、医薬品とワクチンの発見、開発、製造に必要なプラットフォーム技術です。次が、データを利用して、ヒューマンバイオロジーと疾病のメカニズムを深く理解し、事業全体で価値創造を加速させるためのデータ技術です。

事業開発に限っていえば、ここは基本的に関係重視型の業界です。医療・科学分野の会合や会議で直接顔を合わせて討論し、治験責任医師や臨床医と話をしなければ成功を収めることはできません。私たちが携わっているのは、人間関係がものを言う事業です。技術がこうした関係にとって代わることはないでしょうが、技術は適切な関係の構築に大きく貢献する存在でもあります。信頼とビジョンのすり合わせを基本とする最良の提携関係を築くには、ビジネスケースを導くことができ、かつ、人間的要素を加えた最良の情報があらゆる段階で必要です。

EY：2024年は最適なディールをどのように見つけたか教えてください。パートナー候補やディール構造、さまざま国・地域といった面で着目したのは、どのようなポイントですか。

Chris Sheldon氏：初期段階のプログラムの提携では大抵、戦略のすり合わせは行いますが、業務については独立性を保ちます。つまり、パートナーに余計な負担をかけず、中小企業の起業家精神と1つの分野に集中する姿勢を維持させます。重要なのは、どちらの側もそれぞれの強みと専門知識・技術を認めることです。M&Aでは、データと知識の移転が必要不可欠である場合、複数の適応症があって並行開発が必要な資産をはじめ、買収で価値を最大限引き出すために、高度な統合が求められるケースが少なくありません。当社はほかに、学術連携やジョイントベンチャーなどの提携にも関与しています。また、VCを健全でオープンなディベートに欠かせない、エコシステムの重要な一員と位置付けています。私たちは世界中でイノベーションを探しており、VCコミュニティと常にやり取りをしています。

現在は、イノベーションを探す場所が若干変わってきており、それがディール構造の変化につながっています。例えば、中国は重要なイノベーション発信地です。実際、医薬品会社やバイオテック企業、そしてVCまで、中国の資産を中心に据えた会社を設立しています。中国のエコシステムは高度な治療手段を開発し、西側の開発計画の参考になる初期臨床データを生成する環境を十分に整備しているため、こうした傾向は今後拡大するはずです。中国企業が中国で権利を保持し、買収企業がそれ以外のすべてを主導するといったディールモデルが多く、これは両社がその強みを活用するチャンスとなります。

当社は、ディール構造に依存せず、常に柔軟に対応しています。しかし、あえて言うならば、価値が引き出され、リスクが明らかに取り除かれていくことになるため、創薬から製品化までの資産のライフサイクルに沿った、マイルストーンとリスク軽減イベントを連動させる構造が好ましいと考えています。とはいえ、構造は買い手ではなく、売り手が決めることが多いというのが厳然たる事実です。好ましいパートナーになるには、ある程度ディールに依存しない姿勢をとる必要があります。そして、私が常々言っているように、結局のところすべてのディールは雪の結晶のように、同じものは1つとしてないのです。