アステラス製薬　採用サイト

現在の業務の役割や業務内容を
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創薬コンセプトの立案後に、非臨床安全性の専門家として患者さんの安全性に影響する可能性がある科学的根拠を、早期に提示する役割を担っています。
アステラスは、最先端の科学で創薬を実現します。最も重要なのは、治療法が先進的かどうかではなく、患者さんに治療を受けて良かったと感じて頂くことです。そのためには、有効性だけでなく安全性にも配慮することが不可欠です。
16世紀の医師・化学者パラケルスス「すべてのものは毒であり、毒でないものはない。用量だけが毒でないことを決める」の言葉は毒性学の本質をよく表しており、安全性研究者はすべての生体反応とその用量を精査する研究を行い、薬理作用や薬物動態など様々な視点から得られた結果を総合的に解釈します。私はリスクとベネフィットの最適なバランスを見極めるプロファイラーです。
創薬プロセスの初期段階では、プロジェクトの成功に大きく影響する重要な安全性プロファイルを見極める研究を行います。複数の候補品から薬の種を選抜するカスケードの立案には、新しい科学技術を活用した安全性評価系の構築も不可欠です。創薬のスピードは非常に速いため、その流れを先読みし、最適な評価を行うことが求められます。

どのようなやりがい、
面白さや難しさがありますか

安全性プロファイリングには様々な専門知識を必要とし、すべてに精通することも大切ですが、実際には専門家で構成されるチーム活動が重要です。その中で、メンバーがどのように自分の専門性を発揮するかが、個々の腕の見せ所だと思います。毒性分野の専門知識を駆使し、最先端の技術を用いて新しい評価系を開発するケースも少なくありません。
一方で、創薬初期段階では時間や資金といったリソースが限られているのが現実です。また、近年では動物における3Rs※が社会的課題として注目されています。創薬は自社における課題だけでなく社会的課題も念頭において研究する必要があり、安全性の評価戦略をどのようにデザインするかに悩む時もありますが、同時に科学技術の革新を推進する大きなチャンスとも考えています。
私は生殖発生毒性の専門家として、動物実験に依存しない新しい研究に取り組んでいます。この研究はコンソーシアム研究として成果を公表し（こちらもご参照ください）、安全性を示すための新たな規制枠組みを提案するための基盤研究となりました。新たな評価手法を開発・導入することで、より効果的かつ信頼性の高い安全性評価を実現し、創薬プロセスをさらに進化させることを目指しています。

※3Rs; Refinement, Reduction, Replacement

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このステージでは、Concept Ideationのステージで新しく見つかった"くすりの種"から医薬品にふさわしいプロファイルに磨き上げられた開発候補品を見出す役割を担っています。
くすりの種は、薬力学的にも薬物動態的にも物性的にも、まだ荒削りの状態です。最終的に患者さんに投与されることをイメージしながら、より効きやすくより安全な開発候補品になるように最適化していきます。薬理担当者の業務としては、Concept Validationで得た知見をもとにしたスクリーニングの実施や、適応疾患のバイオロジーを反映した病態モデルにおける薬効評価などが挙げられます。得られた評価結果を、薬物動態・メドケム・安全性などのスペシャリストたちとともに考察し、次の候補品のデザインに活かします。このように合成、評価、考察、次の合成とサイクルを回し続け、低分子化合物であれば合計何千もの化合物を合成・評価し、その中からたった1つの開発候補品を選び抜くことになります。

どのようなやりがい、
面白さや難しさがありますか

このステージの仕事の面白さはいたるところにあります。例えば、日々評価する候補品の中にとびぬけた薬効を示すものがあったとき。病態モデルでの薬効を予見できるよりよいスクリーニング系を構築できたとき。得られたデータをもとにチームで次の作戦を練っているとき…。そしてそういった一歩一歩を積み重ねた先にある開発候補品そのものを、自分たちの手で創出できるところにやりがいを感じています。私は「大好きな研究を通して社会の役に立ちたい」という気持ちがあってこの仕事を選びました。研究の成果物が社会に還元され、世界中の患者さんを救うイメージを持ちながら日々取り組んでいます。
もちろんその過程では最適化が想定通りに進まないことも多々ありますし、スクリーニングの系自体にトラブルが起きることもあります。決してルーチンワークなどではなく、観察眼や改善志向が求められる業務だと思います。

山下 恵里さんの一日のスケジュール

在宅勤務も含めた日のスケジュール

出社日のスケジュール

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開発候補品の最適化研究において、薬物動態の観点から新薬の原石を磨き上げる役割を担っています。
薬物動態研究とは、薬物が体内でどのように吸収、分布、代謝、排泄されるかを評価する研究です。薬理や安全性は薬物が生体に与える影響を評価するのに対し、薬物動態は薬物が生体から受ける影響を時間的、定量的に評価します。標的組織での薬物濃度を基に薬効のコンセプトを裏付けるとともに、適切な投与量や投与方法を決定します。また、薬物代謝酵素の同定や阻害能のデータを用いて、ヒトにおける薬物間相互作用のリスクを予測します。生成する代謝物のデータを基に、安全性試験における適切な動物種の選定やヒトにおける副作用リスクの低減に貢献しています。さらに、薬効を裏付けるバイオマーカーのデータを活用し、薬物動態（PK）と薬効（PD）の相関を解析します。これにより、種差を考慮したうえで、ヒトにおける最適な投与量や投与方法を予測します。Quantitative Systems Pharmacology（QSP）やMicrophysiological Systems（MPS）などの先進的な手法も取り入れ、予測精度の向上にも取り組んでいます。これらの評価を通じて、ヒトでの副作用を最小限に抑え、薬効を最大化できる開発候補品の選定に貢献しています。選定された開発候補品はTranslational Research & Studies for IND/NDAのステージに進み、そのプロファイルをより詳細に解析し、理解を深めていきます。

どのようなやりがい、
面白さや難しさがありますか

従来型の低分子化合物の場合、薬物動態評価に関する方法論はある程度確立されており、得られたデータから薬理作用や副作用を理解し、ヒトでの予測も可能になってきました。一方、最近では医薬品として開発する形態（モダリティ）は、抗体、ウイルス、細胞、核酸など多様化してきています。このような新しいモダリティには従来の方法論が通用せず、また医薬品業界的にも知識やノウハウが不足しているため、私たちはゼロから評価方針を考える想像力と、それを着実に遂行する実行力が求められます。これらのモダリティでは、標的因子に関するバイオロジーに加えて薬理や安全性のデータが薬物動態を考えるうえで重要な手掛かりとなることも多く、合成、薬理、安全性、薬物動態の垣根を超えた協働が不可欠です。それぞれの課題に対してチーム全員で解決する意識が高く、ディスカッションを繰り返しながら課題を解決することができています。経験のない分野でゼロから方針を立て、未知の課題をチーム一丸となって乗り越えられる、大きなやりがいが得られる仕事です。私たちと共に、新しい挑戦に取り組んでみませんか？

山中陽介さんの一日のスケジュール

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薛さん：
メディシナルケミストとして、新薬候補分子の設計・合成・評価および分析（DMTA; Design-Make-Test-Analyze）サイクルを推進することです。このステージは新薬創出の核心に位置し、非常に重要な役割を果たしています。
Concept Ideationのステージで得られた標的情報や初期データをもとにDMTAサイクルを回し、最終的に最適化された開発候補品をTranslational Research & Studies for IND/NDAのステージに引き渡します。パラレル合成を実施しつつ複数のテーマを同時に担当することもあります。このステージの効率化は、創薬プロセス全体の課題でもあります。
近年、AIとロボット技術は大きく発展しています。私たちのチームではこれらの技術を活用したプラットフォームを構築し、このステージの期間を短縮させています。具体的には、AIを用いた化合物構造の設計や生成、反応条件の最適化、物理化学的性質や薬物動態特性の予測など、多岐にわたる機能を活用しています。また、AIと連携したロボット合成機の導入により、多数の反応を効率的に進行させるだけでなく、取得したデータを基にした構造活性相関（SAR）解析やAI予測との比較分析も可能となりました。これにより、開発候補品の取得までの時間短縮を目指しています。

今出さん：
同じく、メディシナルケミストとして新たな開発候補品の創出におけるモノ作りの役割を担っています。疾患関連性の高いバイオロジーを起点として創薬コンセプトに合致する適切なモダリティを設定します。所属するエンジニアードスモールモレキュールズ(ESM)においては特に分解誘導剤を中心としたモダリティを扱っています。起点となる化合物の取得方法を検討し、取得した化合物の見極めとその後の分子構造の最適化を実施しています。化合物を最適化する際には構造生物の活用や、薬効・安全性への関連性の高いパラメータの理解が重要になります。近年は抗体-薬物複合体の応用も進めており、より複雑な分子構造の化合物を生み出すため高い技術力が求められます。
物性、動態、安全性を担保した開発候補品の創製は、次のステージへと進めるためのマイルストーンの一つです。また前臨床試験実施のための化合物供給、さらに臨床試験のための化合物製造に向けた研究も開発候補品が絞られてきた早い段階から検討していくことで、より確からしい戦略立案へとつなげることができます。
さらに、創薬コンセプトの検証に対して、検証に資する化合物を提供することもあります。どのようにコンセプトを証明していくか評価を進める中で得られた知見を元に議論しプロジェクトを推進していきます。

どのようなやりがい、
面白さや難しさがありますか

薛さん：
このステージにおける最大のやりがいは、自ら設計・合成した化合物がin vitroやin vivoの実験で薬効を示し、最終的に患者さんの治療に貢献できる可能性が見えた瞬間です。設計図上の分子構造がAI技術などと融合した化学手法により、効率的な合成、評価、分析を経て開発候補品として形になる過程は、メディシナルケミストとして非常に充実感を感じます。また、医薬品研究の最前線で日々新しい知識やアイデアに触れられる点も大きな魅力です。
一方、このステージでは多くの挑戦にも直面します。例えば、設計した分子の活性と構造の相関性が期待通りの結果を示さないことも多く、その原因を究明するためには専門知識の深さと柔軟な発想が求められます。特に、近年ではモダリティの多様化によりAIの予測が適用しづらいケースもあり、予測精度を向上させるには、モデルに適切なデータを継続的に供給することが必要です。さらに、複数の研究テーマ（海外からもあります！）を並行して進めるためには、効率的なスケジュール管理とチーム間の円滑なコミュニケーションが欠かせません。

今出さん：
開発候補品ひいては医薬品になりうるものを自らの手でデザインできるところにやりがいを感じています。研究に携わっている化合物が医薬品として患者さんの元に届き、健康や治療に役立っていることをイメージして仕事に取り組んでいます。
研究では起点となる化合物のタネをどのようにとってくるのか、さらに化合物をブラッシュアップしていく過程に科学的な楽しさがあります。サイエンスとして世の中で未知の発見が得られた時はミステリーを解いたような面白さがあります。またone Astellasとしてプロフェッショナル同士がチームとして医薬品という目標に向かって進んでいけるところは楽しく、海外拠点の同僚との交流も新たな視点が得られる機会になります。
疾患の治療には魅力的であるものの制御が困難なターゲットをいかに制御するかが目下の課題です。これらを制御できるモダリティやノウハウが求められています。そのためアステラスの中での知見の蓄積とともに、常にグローバルな科学の進歩には目を光らせながら研究に取り組んでいます。科学の進歩を医薬品に繋げる、日々この挑戦に立ち向かっています。

薛 贇唯さんの一日のスケジュール

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Translational Research（TR）は非臨床研究の成果を臨床に橋渡しする一連の研究を指しますが、その内容は多岐に渡ります。私たちはTRの目的を「臨床開発におけるProof of Conceptの成功確率を上げること」と捉えて研究活動を進めています。
私たちのTRの一例として、開発候補品の薬効を臨床試験で確認するバイオマーカーの探索やヒト組織サンプルを用いた薬効・安全性の検証などが挙げられます。私が担当している数理モデル（こちらもご参照ください）を用いた解析もTRの活動の一部です。Concept Validationのステージでは、様々な実験で候補品の作用仮説が検証されます。私たちはそこで得られたデータを数理モデルで解析することでその定量的な理解度を高めます。また、構築した数理モデルにヒトとの種差に関する情報を組み入れることにより、ヒトでの候補品プロファイルを予測し臨床試験デザインの策定にも貢献しています。数理モデル解析業務は、非臨床で得られた様々な知見を定量的に理解し、その理解に基づいて臨床を予測する、まさに橋渡し研究と言えます。

どのようなやりがい、
面白さや難しさがありますか

医薬品開発における数理モデル活用の歴史は古く、候補品の体内動態を表すPharmacokineticモデル、体内動態と薬理効果指標の関係性を表すPharmacokinetic-Pharmacodynamicモデルなどが活用されてきました。近年ではQuantitative Systems Pharmacology（QSP）モデルという新しい数理モデルが注目されており私たちも力を入れています。QSPモデルは病気の仕組みそのものをモデル化し、薬物の作用と生体反応の複雑な相互作用を解析します。そのため解析者には高度なモデル構築技術に加えて、バイオロジーの深い理解が求められます。これはとても難しいことですが、薬理研究者と協働してモデルを作り上げていく過程はとてもやりがいを感じますし、構築したモデルでバッチリデータを再現できたときは心躍ります。そのように構築されたQSPモデルは臨床でも様々な目的で活用されます。最近は特に自社候補品と市販薬との併用薬理効果を予測して臨床試験計画をサポートすることに力を入れており、実際の臨床開発の現場に貢献できることには面白さを感じますし、とてもやりがいのある仕事です。

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治験薬申請や新薬承認申請に必要な薬理試験のストーリーや戦略の策定ならびにそれら薬理試験の信頼性確保と大きく2つの役割を担っています。
Candidate Creation & Optimizationステージで選ばれた開発候補品は、次に臨床試験（治験）において、実際にボランティアさんや患者さんに投与し、安全性や有効性を評価することになります。治験を開始するためには、各国の規制当局に臨床試験開始申請（IND）が必要です。また、治験で有用な結果が得られた開発品は上市に向けて、医薬品承認申請（NDA）をする必要があります。
Translational Research & Studies or IND/NDAステージでは、Candidate Creation & Optimizationステージの研究者と連携し、申請に必要な薬理試験のストーリーや戦略を策定し、信頼性の高い薬理試験報告書を作成します。社内だけでなく、CROや共同研究などの社外リソースを活用して試験報告書を作成することもあります。また、承認取得後の販売促進に寄与するための研究を行うこともあります。一方、非臨床薬理試験の信頼性を確保することも重要です。信頼性確保のための運用システムやルールの最適化をするとともに、品質保証部との連携や、研究者への信頼性教育など、試験計画策定から報告書作成までの非臨床薬理試験全般に関するコンサルテーションを行っています。

どのようなやりがい、
面白さや難しさがありますか

医薬品承認申請を控えた業務は、非常に刺激的で緊張感のある業務の1つです。新薬が患者さんのもとに届くまでのカウントダウンが始まるこの時期は、日々の業務に正確性と迅速性が求められますが、業務の一つ一つが患者さんの未来に直結しているという実感があり、責任とやりがいを感じることができます。承認申請や当局対応は、製薬企業ならでは業務であり、研究とはまた違った視点を学ぶことができるのも大きな魅力です。

国内外問わず、さまざまなプロジェクトに関与することで、最先端の科学に触れる機会が増え、知識の幅を広げる機会が多いことも、この業務の魅力の1つです。互いの専門性を持ち寄って、チームで結束して、まだない薬を世の中に提案できることは非常にやりがいがあります。

非臨床薬理試験において、何よりも重要なことは信頼性の確保です。既存のルールを遵守するだけでなく、信頼性確保のための運用システムやルールを最適化するために、世界各地の研究拠点のメンバーと意見交換することは、さまざまな視点を学び合う貴重な機会でもあります。また、製薬各社との意見交換も、貴重な機会です。