MDDI スピーチ · 2025-08-26

AI4Life Summit 2025 における SPS Goh Hanyan の開会挨拶

· 講演者 · AI4Lifeサミット

要点

  • AIが主導するエンドツーエンドパイプラインは、従来10年以上を要し、1つの医薬品が患者に届く前に数十億ドルのコストを必要としていた医薬品開発のタイムラインを圧縮しつつあります。
  • Nanyang BiologicsのDrug-Target Interaction Graph Neural Networkは、AIが創薬のタイムラインを短縮し、コストを削減し、満たされていない医療ニーズに対する治療の可能性を広げられることを実証しています。
  • AIを活用したADMETプラットフォームおよびバーチャル分子スクリーニングにより、研究者は薬物の吸収性・毒性・挙動を早期に予測し、開発パイプラインのさらなる段階へ進む前にリスクのある化合物を除外することが可能となります。
  • A*STARおよびAcademic Medical Centresへの継続的な投資を基盤とするシンガポールの生命医科学エコシステムは、連合学習(federated learning)を活用することで、機微な患者データを転送することなく、複数の病院が参加するAIモデルの開発を実現しています。
  • Nanyang Biologics、NVIDIA、Hewlett Packard Enterprise、およびEquinixは、サミットにおいてMoUに署名し、シンガポールに世界最大のAI活用型天然化合物ライブラリを構築することで合意しました。
  • Workforce Advancement Federationは、新興のAI・生命医科学分野の職種に向けて、シンガポール人がデータサイエンス、分子モデリング、臨床応用における学際的スキルを習得できるよう、育成プログラムを実施しています。

全文翻訳

MDDI 英語原文の翻訳 · 翻訳日: 2026-06-21

Nanyang Biologics 会長、Roland Ong 博士、

NVIDIA よりご来場の皆さま、

Hewlett Packard Enterprise、Equinix、および Workforce Advancement Federation よりご来場の皆さま、

ご列席の皆さま、

皆さま、良い午後でございます。

本日、AI4Life イニシアティブの立ち上げにご一緒できることを大変光栄に思います。これは、AI を活用して人々の健康のための新たな解決策を発見する、非常に重要なイニシアティブです。

より優れたバイオメディカルサイエンスのための AI イノベーション

創薬は従来、費用がかかり不確実なものでした。一つの医薬品が患者さんのもとに届くまでには、10 年以上の歳月と数十億ドルの費用がかかることも少なくありません。助けを必要としている方がいることを考えると、それは本当に長い時間です。

しかし、AI はこの状況を変えつつあり、早くも成果を上げ始めています。エンドツーエンドの AI 駆動型パイプラインは、臨床試験に到達するまでの期間をわずかな時間に短縮した創薬候補を生み出しています。Nanyang Biologics の Drug-Target Interaction Graph Neural Network のようなプラットフォームは、AI が探索の期間を短縮し、コストを削減し、未充足の医療ニーズに対する治療の可能性を拡大できることを示しています。技術自体は非常に複雑ですが、真に重要なのは、それが私たちの生活にどのような影響を与え、改善をもたらすかということです。皆さまがこれほど素晴らしい旅に踏み出されることを、大変嬉しく思います。

AI は、ゲノミクスからプロテオミクス、臨床的知見に至るまで、生物学的データの複数の層を組み合わせることで、科学者が疾患経路をより深く理解するための支援をしています。AI はまた、科学者が長年にわたるボトルネックを克服する手助けもしています。実験室で何百万もの化合物をスクリーニングする代わりに、バーチャル分子スクリーニングによって研究者は最も有望な候補に絞り込むことができ、貴重な時間、費用、その他のリソースを節約できます。

スクリーニングにとどまらず、AI は創薬を安全なものにすることにも貢献し始めています。機械学習の手法は、開発中の薬剤が体内でどのように作用するかを予測することができます。また、AI を活用した ADMET プラットフォーム——薬剤がどのように吸収・処理され、毒性を持ちうるかどうかを予測するプラットフォーム——は、リスクのある化合物が開発の後段に進む前に、早期に除外することができます。これにより、安全性が高まり、必要なコストとリソースが削減されます。

AI が人の健康に取り組む方法を革新するという観点において、私たちはまだスタートラインに立ったばかりです。埋めるべき課題はまだ数多く残っています。例えば、AI が設計した分子は合成が非常に困難な場合があり、データ不足も課題となっています。

そうは言っても、私たち全員にとってその軌道は明確です。AI はすでに、創薬から臨床試験に至るまで大きな変革をもたらしています。日々の医療アウトカムにおいても、AI はウェアラブルやモバイルヘルスアプリなどのツールを通じて、より個別化された医療、疾患の早期発見、そして患者エンゲージメントの向上を可能にするでしょう。

グローバルなヘルスケア・イノベーション拠点としての Singapore の役割強化

AI4Life はまた、Singapore がイノベーションに取り組む姿勢——すなわち、本日この場にいらっしゃる皆さま一人ひとりとのパートナーシップ——を体現しています。このイニシアティブは、学術関係者、研究者、グローバルなテクノロジー企業など、多くのステークホルダーを結集し、ヘルスケア・イノベーションを大規模に加速するためのモデルを提示しています。

Singapore がこのリーダーシップの役割を担う上で非常に有利な立場にあると、私たちは確信しています。長年にわたり、私たちはバイオメディカルサイエンスのエコシステムに多大な投資を行ってきました。このエコシステムは、A*STAR および私たちの Academic Medical Centres への継続的な投資を柱としています。これらのセンターは、患者ケア、教育、研究を統合し、高品質な医療を提供するだけでなく、Singapore における研究の最前線を押し広げています。これはさらに、信頼性の高いデジタルインフラと組み合わさっており、医療サービスの提供とトランスレーショナルリサーチの支援の両面において、大規模な AI 応用のための強固な基盤を提供しています。例えば、フェデレーテッドラーニングのアプローチを活用することで、研究者は患者の機微なデータを転送することなく、複数の病院をまたいで AI モデルの開発に協力することができます。これにより、疾患予測と個別化医療のイノベーションを加速しながら、プライバシーを確保することができます。

この目的に向け、Nanyang Biologics、NVIDIA、Hewlett Packard Enterprise、および Equinix の間での MoU 署名に立ち会えることを大変嬉しく思います。これは、ここ Singapore に世界最大の AI 搭載天然化合物ライブラリを構築するための四者同盟です。この連携は、ディープテック、先進インフラ、ライフサイエンスの専門知識を組み合わせ、治療薬探索とバイオメディカルイノベーションを加速させるものです。

私たちが引き続き連携の方策を見つけ、ヘルスケア・イノベーションを大規模に加速していくことは、非常に重要です。国際的かつ産業横断的に協力することで、Singapore は貴重な専門知識を取り込み、世界的な発見を活用しながら、スキル開発と知的財産の創出を通じて価値を獲得することができます。これにより、Singapore の長期的な競争力が確保され、AI を活用した創薬のハブとしての地位が確立されます。

今月初め、政府は経済青写真を策定するための Economic Strategy Review を立ち上げました。AI4Life のようなイニシアティブと相まって、AI における革新が患者、Singapore の広い経済、そして私たちの社会に対して真の影響をもたらすことを確かなものにしています。これが単なる技術のための技術ではなく、すべてに意味をもたらすものだと思います。

未来に備えたバイオメディカル人材の育成

最後に申し上げたいのは、技術だけではそこに到達できないということです。AI とバイオテクノロジーの融合は、データサイエンス、分子モデリング、臨床応用の分野に新たな役割を生み出しています。こうした機会を捉えるために、Singapore は学際的な人材——AI、生物学、そして創薬を橋渡しできる人材——への投資を行わなければなりません。これらのスキルセットは、強力な AI アルゴリズムによる予測を実際の治療薬へと転換するために不可欠です。

これを実現するための施策はすでに整っており、今後も改善を続けていきます。Workforce Advancement Federation による労働力開発プログラムは、Singapore 国民がこうした新興の役割を担うためのスキルを身につける支援をしています。これにより、私たちの人材育成が産業の進化に歩調を合わせ、Singapore 国民、Singapore、そして世界全体にとってより良いアウトカムをもたらすイノベーションを支えられる、未来志向の労働力を確保することができます。

結び

結びに、医療における AI の可能性は計り知れず、私たち全員がこの大義を支持していると確信しています。だからこそ、今日ここに集まっているのです。AI4Life は、この約束を現実に転換する方法を示す力強い事例です。

さあ、この勢いを築き上げていきましょう。学問分野、セクター、企業、ステークホルダーグループを超えて協力し、Singapore が単に歩調を合わせるだけでなく、ヘルスケア・イノベーションの未来を形作る上でリードしていけるようにしましょう。

誠にありがとうございました。

英語原文

MDDI 公式サイト原文 · 取得日: 2026-06-21

Dr. Roland Ong, Chairman of Nanyang Biologics,

Distinguished Guests from NVIDIA,

Hewlett Packard Enterprise, Equinix, and the Workforce Advancement Federation,

Ladies and Gentlemen,

A very good afternoon,

It is my pleasure to join you today at the launch of the AI4Life initiative. This is a significant initiative to harness AI to discover new solutions for human health.

AI Innovation for Better Biomedical Science

Drug discovery has traditionally been costly and uncertain. It often takes more than 10 years and billions of dollars before a single medicine reaches patients. That is really long when someone is in need of help.

However, AI is beginning to change this landscape and yield early success. End-to-end AI-driven pipelines have produced drug candidates that take a fraction of the time to reach clinical trials. Platforms like Nanyang Biologics’ Drug-Target Interaction Graph Neural Network show how AI can cut discovery timelines, reduce costs, and expand treatment possibilities for unmet medical needs. The technology is really complex but what really matters is how it affects and improves our lives. So I am very grateful that you are embarking on such an amazing journey.

AI offers scientists a deeper understanding of disease pathways by combining multiple layers of biological data — from genomics to proteomics to clinical insights. AI also helps scientists to overcome long-standing bottlenecks. Instead of screening millions of compounds in the lab, virtual molecular screening has enabled researchers to focus on the most promising ones, therefore saving precious time, money and other types of resources.

Beyond screening, AI is also starting to make drug development safe. Machine learning methods can predict how a drug in development behaves in the body, while AI-powered ADMET platforms – which predict how a drug is absorbed, processed, and whether it might be toxic. These platforms can filter out risky compounds early on, before they move too far down the pipeline. Again, it makes it safer and reduces the cost and resources required.

We are just at the starting block on how we see AI revolutionising the way we address human health. There are still many gaps to be filled. For example, AI-designed molecules can still be really hard to synthesise, and data scarcity is a problem.

That said, the trajectory is clear all of us. AI is already making a huge difference from drug discovery to clinical trials. Even in day-to-day healthcare outcomes, AI will enable more personalised medicine, earlier detection of disease, and better patient engagement through tools such as wearables and mobile health apps.

Strengthening Singapore’s Role as a Global Healthcare Innovation Hub

AI4Life also reflects how Singapore approaches innovation – and that is through partnerships with each and every one of you in the room. This initiative brings together many stakeholders: academics, researchers, global technology players, all here to offer a model for accelerating healthcare innovation at scale.

We believe that Singapore is well positioned to play this leading role. Over the years, we have invested heavily in our biomedical science ecosystem, which is anchored by sustained investments in A*STAR and our Academic Medical Centres. These centres integrate patient care, education, and research, enabling not just high-quality healthcare but also pushing the frontiers of research into Singapore. This is also then coupled with our trusted digital infrastructure, which provides a strong foundation for large-scale AI applications in both the provision of healthcare services and supporting translational research. For example, using federated learning approaches, researchers can then collaborate to develop AI models across multiple hospitals without having to transfer sensitive patient data. This ensures privacy while accelerating innovation in disease prediction and personalised medicine.

To this end, I am very pleased to witness the MoU signing between Nanyang Biologics, NVIDIA, Hewlett Packard Enterprise, and Equinix. This is a four-party alliance to build the world’s largest AI-powered natural compound library, right here in Singapore. The collaboration combines deep tech, advanced infrastructure, and life sciences expertise to accelerate therapeutic discovery and biomedical innovation.

It is crucial that we continue to find ways to collaborate and accelerate healthcare innovation at scale. By collaborating internationally and across industries, Singapore can bring in valuable expertise and leverage global discoveries, while also capturing value through skills development and creation of intellectual property. This will then ensure our long-term competitiveness and position Singapore as a hub for AI-enabled drug discovery.

Earlier this month, the Government launched the Economic Strategy Review to chart an economic blueprint. Together with initiatives like AI4Life, they ensure that breakthroughs in AI translate into real impact, for patients, for Singapore’s wider economy and for our society. I think that makes it all meaningful that it is not just technology for technology’s sake.

Building a Future-Ready Biomedical Workforce

And finally, I want to say that technology alone will not get us there. The convergence of AI and biotechnology is creating new roles in data science, molecular modelling, and clinical translation. To capture these opportunities, Singapore must invest in multidisciplinary talent - people who can bridge AI, biology, and drug development. These skillsets are essential in turning predictions from powerful AI algorithms into real-world therapies.

We have schemes in place to make this happen and will continue to improve. Workforce development programmes by the Workforce Advancement Federation are equipping Singaporeans with these skills to take on these emerging roles. This ensures that our talent development keeps pace with industry evolution, and that we have a future-ready workforce that can support innovation that can lead to better outcomes for Singaporeans, Singapore and the world at large.

Conclusion

In conclusion, the promise of AI in healthcare is immense, and I believe all of us are behind this cause, which is why we are here today. AI4Life is a powerful example of how we translate this promise into reality.

So now, let us build on this momentum. Let us work together across disciplines, sectors, companies, stakeholder groups, to ensure that Singapore not only keeps pace, but leads in shaping the future of healthcare innovation.

Thank you so much.