2024年は多くの顕著な科学の進歩が見られ、その進歩は衰える気配がありません。CASでは、常に最新の研究に注目しており、2025年に大きな科学的ブレークスルーをもたらす可能性のある8つの主要トレンドを特定しました。これらの分野における最近の開発は、研究における AI、精密医療、新しいバッテリー技術など、多様なテーマにわたります。これらを組み合わせることで、私たちの健康や環境が改善される可能性が生まれ、企業や起業家が新たな研究や技術をより有効に活用する機会も生まれます。
CAS、カリフォルニア大学バークレー校、オークリッジ国立研究所、POLARISqbの専門家パネルが、これらのトレンドと2025年に最も関わりたい関連分野について議論した録画もご覧いただけます。
勢いを増すCRISPR治療薬パイプライン
最先端の遺伝子編集テクノロジー、特にCRISPRは、創薬の展望に革命をもたらしています。Casgevyは、CRISPR-Cas9遺伝子編集技術を使用して開発された米国FDAによって承認された最初の治療法で、それ以来、幅広い疾患を標的とする多くの新しいCRISPRベースの治療法が創薬パイプラインと試験に入っています。
塩基編集、プライム編集、さらにはCRISPRベースのエピゲノム編集の急速な発展により、CRISPRは創薬の最前線に押し上げられ、腫瘍学、遺伝性疾患、ウイルス感染症、自己免疫疾患などへの応用が期待されています。突然変異を修正したり、有害な遺伝子をサイレンシングしたり、細胞に保護的な変化を導入したりすることは、症状管理から患者に治癒の可能性がある治療法へのパラダイムシフトを示しています。
CRISPRがどのように治療アプローチを強化しているかの例としては、次のものがあります。
- T細胞の機能を阻害する遺伝子や、がん細胞を標的とする能力を高める遺伝子をノックアウトすることで、より強力で毒性の低いCAR-T療法が可能に
- 個々の遺伝子反応に基づいて、CAR-T細胞治療を停止および逆転させることができる制御可能な安全スイッチを追加
- がん細胞内の遺伝子とタンパク質を特定し、PROTACの新たな標的を明らかに
CRISPRの遺伝子編集ツールとしての汎用性は、それ自体で遺伝子の修正とサイレンシングを可能にし、単一遺伝子疾患やウイルス感染症の治癒治療の可能性を秘めています。しかし、最も興味深いのは、CRISPR、CAR-T、PROTACsといった技術の相補的な性質であり、複数の技術にまたがる共同創薬を可能にすることです。CRISPRの柔軟性を活用した新しい治療法は、捉えどころがなかった疾患生物学と患者のニーズの側面に対応し、組み合わせアプローチによってより効果的な治療法が生まれる将来を形作ることができます。
リチウムの進歩を後押しする全固体電池のイノベーション
リチウムイオン電池（LIB）は、今日のEVや多くの家電製品に広く普及しています。そのため、このような用途により適した次世代のLIBの開発に、新たな研究が集中しています。
全固体電池は、EVの採用を妨げる多くの重要な問題に対処する可能性があるため、勢いを増している新興技術の1つです。今日のリチウムイオン電池で一般的に使用されている液体電解質やゲル電解質と比較して、固体電解質にはどのような利点があるでしょうか？
- より安全で火災が起こりにくい
- より耐久性があり、何度も放電可能
- よりコンパクトに、同じ容量と重量でより多くのエネルギーを充填
- より速い充電が可能
- 寒冷地での性能低下に強い
このような利点があるにもかかわらず、業界の専門家の中には懐疑的な意見もあり、この技術は現実世界の条件でテストされる中で、依然としてコスト、製造、生産検証の面で課題に直面しているとの指摘もあります。
全体的に、自動車メーカーは楽観的です。この技術に対する業界の投資が広範囲に増加していることがその証拠です。
- ホンダは最近、全固体EVバッテリー生産ラインを発表しました。これらのバッテリーは50％小型化されると見積もられています。
- 中国最大手の自動車メーカーである上海汽車（SAIC）は、2026年に第2世代全固体電池の量産を開始すると発表しました。
- 日産は、2028年までに全固体電池を搭載したEVを発売する計画を発表しています。
このような投資を考えると、今後数年のうちに固体電池の転換期がやってくるかもしれません。車両用途以外にも、新たな技術革新により新たな用途や可能性が生まれるため、バッテリー技術は多くの業界で注目されています。
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AI成功の重要な推進力として浮上するデータ品質
AIは2025年も引き続き注目を集めるでしょう。しかし、これらのテクノロジーが多くの業界に統合されるにつれて、AIの成果の最適化に関する議論はアルゴリズムからデータへと移行しています。
データは、すべての機械学習アプリケーションをトレーニングし、情報を提供するために使用される基本的な燃料です。ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、特殊な科学・技術アプリケーションに使用する場合、以前として大きな制限が存在します。これは、これらのツールでは、化学構造、表データ、知識グラフ、時系列データ、その他の非テキスト情報処理能力に限界があるためです。
AIの成果に対するデータの品質と多様性の重要性はよく研究されてきました。しかし、特定のプロジェクトでは、目的に合ったデータがすぐには得られないことがよくあります。さまざまな科学アプリケーションにわたる研究のためのAIを改善するために、研究者は、意図したモデルアプリケーションを対象とした、より高品質でより専門的なデータセットを求めています。これにより、ドラッグリパーパシングの研究がすでに強化され、コンピューター支援による医薬品設計が促進されています。データ品質のギャップを埋め、AIアプリケーションの成果を向上させるために使用されるアプローチには、次のものがあります。
- MITやトヨタが自動運転車のトレーニングに使用しているような、AIをトレーニングするためのカスタマイズされたデータセットの開発
- より多くのデータソースを活用し、「幻覚」や不正確な結果を減らす複合AIシステム
- 1つの大きなモデルを使用するのではなく、特定のタスクについて複数の小さなサブモデルをトレーニングする「混合エキスパート」アプローチ
- 他のAIモデルによって生成された合成データを使用して、十分な実世界のデータが利用できない場合に新しいモデルをトレーニング
気候変動対策の進展を支える材料科学のイノベーション
パリ協定に基づき、多くの国々が2030年までに温室効果ガスの排出量を大幅に削減し、2050年までにネットゼロを達成することを目標に掲げています。この目標に向けた進歩は、主要な課題に対処するための新たな方法を提供する新しい材料科学技術など、さまざまな科学的イノベーションによって実現されています。
有機金属化合物（MOF）は、有機分子に配位した金属イオンから形成された分子ケージからなる高多孔質の結晶性材料です。これらの材料は、高い表面積、調整可能な細孔サイズ、圧力および温度変化に対する柔軟性など、幅広い特性を示すため、ガス貯蔵、ガス分離、磁性、触媒、電気および光学アプリケーションに適しています。BASFは、その優れた表面積と調整可能な特性により、炭素回収のための商業規模でのMOFの生産を先駆的に行っており、他の企業もそれほど遅れをとっていません。
気候が温暖化するにつれて、エネルギー効率の高い空調も重要になりますが、MOFベースのコーティングもその用途に役立つことが証明されています。MOFをエアコン部品にコーティングすると、通過する空気から湿気を効率的に除去し、必要な冷却エネルギーを最大40%削減します。
共有結合有機フレームワーク（COF）は、エネルギー貯蔵、触媒作用、ガス分離においても大きな可能性を示しています。金属有機フレームワークとは異なり、COFは完全に有機物です。これらの2次元または3次元構造は、MOFと比較して熱的および化学的安定性も高く、最近の研究では、この安定性により、これらの材料が継続的に動作し、大気を浄化することが可能であることが示されています。COFは、飲料水からの過フッ素化合物の検出や除去などの汚染防止アプリケーションにも効果的であることが証明されています。
材料科学研究は、環境への影響が少ない新材料の開発を通じて、今後数年間で持続可能性の取り組みにおいてますます重要な役割を果たすことが期待されています。これにより、再生可能技術やプロセスにおけるより広範なイノベーションがもたらされ、汚染の影響を軽減し、エネルギー効率を改善し、その他多くのサステナビリティ目標に影響を与えると予想されています。
2025年以降に科学、技術、産業に影響を与える可能性のある材料科学のブレークスルーについて、詳細をご覧ください。
分子編集が創薬におけるイノベーションを促進
従来、化学者は、複雑な有機分子を合成するために、既知の大規模な、しかし限定された一連の反応に依存してきました。しかし、新たな合成アプローチにより、新しい分子の足場や形状がより身近なものになり、有機化学や医薬品化学におけるエキサイティングな新しいイノベーションの波が触媒となる可能性があります。
分子編集は、分子のコアスキャフォールド内で原子を挿入、削除、または交換することにより、分子の構造を正確に変更できる技術です。一連の段階的な反応を通じて小さな部品を組み立てることによって新しい大きな分子を構築する従来のアプローチとは異なり、分子編集により、化学者は既存の大きな分子を正確に改変して新しい分子を作り出すことができます。これにより、新しい化合物をより効率的かつコスト効率よく作成でき、合成工程を減らすことで、多くの変換に必要な有毒溶媒の量とエネルギー要件を減らすことができます。
分子編集の最も魅力的な側面は、イノベーションへのポジティブな影響が期待されることです。製薬業界における「イノベーションの危機」の原因と解決策については、過去10年間にわたって議論されてきました。しかし、化学者が目的の構造に到達するために自由に使える経路を増やすことが、医薬品候補、肥料、材料、その他多くの用途で検討されている分子フレームワークの量と多様性を増やすための鍵であることに疑問の余地はありません。
これらの新しい合成アプローチは、化学者が合成経路を特定し、優先順位を付けるのにすでに役立っている新しいAIベースの合成アプリケーションと組み合わせることで、今後10年間で化学イノベーションを数倍に増やす可能性があります。
循環型経済を推進する廃棄物管理のイノベーション
国連の「2024年世界廃棄物管理の展望」は、抜本的な変化がなければ、汚染、健康状態の悪化、気候変動の隠れたコストを含む廃棄物管理の年間コストの合計は2050年までに倍増すると推定しています。このように、新しいテクノロジーは、再利用とリサイクルがより大きな役割を果たす循環型経済の中で進歩を遂げています。
- 乾式製錬や湿式製錬などの従来のリサイクル方法に加えて、リチウム、コバルト、ニッケル、アルミニウム、鉄、マンガンなどの有価金属をバイオリーチング、直接リサイクル、電気湿式製錬プロセスなどの方法で再利用する新しいバッテリーリサイクル方法が開発されています。これらの新しいアプローチは、危険な化学物質が環境に侵入するのを防ぐだけでなく、多くの一般的な技術で使用されている貴重で、しばしば希少な元素を回収します。
- 水熱炭化などのバイオマス変換技術を用いて、廃棄物をエネルギーに変換することで、湿ったバイオマスや有機性廃棄物、農業残渣などを、発電や土壌改良に利用される炭素豊富な材料である炭化炭や、土壌改良に利用されるバイオ炭化に利用されています。
- プラスチックを食べるバクテリアは、廃棄物からモノマーを再生することでプラスチックリサイクルの効率を向上させています。これは、ポリエチレンテレフタレート（PET）を環境に優しい2つのモノマー、エチレングリコールとテレフタル酸に分解する酵素Is PETaseとIsMHETaseを持つ細菌であるIdeonella sakaiensis 201-F6の発見によって促進されました。この技術が拡大できれば、世界の継続的な「プラスチック依存症」に対応するのに役立ちます。
このような新しい革新的な取り組みは、廃棄物処理のコストを相殺するだけでなく、新しいテクノロジーがオンラインになるにつれて、より良い金銭的インセンティブを提供します。製造業者、エネルギー生産者、政府、廃棄物管理会社は、持続可能性を高め、製造プロセスの収益性を向上させるために廃棄物管理を低コストにすることを目的としたイノベーションに投資しているため、廃棄物から新しい貴重な資源を回収または作成できる技術に注目してください。
実用化される量子コンピューティング
国連は、2025年を「国際量子科学技術年（IYQ）」と定めています。量子コンピューティング技術はまだ広く商業化されていませんが、科学研究開発における実社会への応用に向けて着実に進んでいます。例えば、Cleveland ClinicとIBMは最近、世界初のヘルスケア研究専用の量子コンピューターを導入し、その能力を現代のスーパーコンピューターでさえ答えられない創薬の問題に応用し始めています。研究者たちは、量子コンピューティングが分子の挙動のより複雑なシミュレーションとタンパク質の折り畳みの効率的なモデリングを可能にすることで、創薬をどのように加速するかを探っています。これにより、量子コンピューティングの実装が加速し、短期間で大きな進歩を遂げる機会が生まれます。
量子コンピューティングは、医薬品開発にとどまらず、他の多くの分野での複雑な課題を解決する可能性があります。例えば、農業研究者は、環境破壊を最小限に抑えながら作物の収量を最適化し、食料生産を強化できる肥料計算や圃場モニタリングへの応用をテストしています。また、量子コンピューティングは、大量のグローバルデータ内のパターンを特定することで、より正確な天気予報を可能にし、異なるモデルによって生成された複数の異なるシナリオをより迅速に評価することも期待されています。
Googleが最近発表した新しいWillowチップや、MicrosoftとAtom Computingが2025年に市販の量子コンピュータを提供する意向を発表したことは、この技術がいかに急速に進歩しているかを示しています。この技術の拡張にはまだ多くの課題があるため、今後数年間でテクノロジー業界を支配することは予想されていませんが、量子コンピューティングはいくつかの分野で重要な推進力として浮上しています。
オムニオミクス：次の単一の細胞革命
新しいシングルセル解析技術への投資は近年爆発的に増加しており、これらの技術は現在、早期疾患検出、出生前スクリーニング検査、バイオマーカー検査、リキッドバイオプシー、生物学的製剤開発における重要な進歩を促進するために応用されています。ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクスに関連するシングルセル解析技術の市場は、2023年に43億4000万米ドルと推定され、2024年から2030年にかけてCAGR18.7%で成長すると予測されています。
シングルセル研究で台頭する次のフロンティアは、マルチオミクスです。マルチオミクスアプローチは、複数のシングルセル技術を組み合わせることで、研究者や臨床医により完全な全体像を提供します。
- 創薬の面では、マルチオミクスは、さまざまなシングルモダリティオミクス手法をシングルセルレベルで同時に統合することで、さまざまな生物学的プロセス、経路、疾患メカニズムを理解するのに役立つため、治療法の設計やワクチン開発の進展を支援することができます。
- また、マルチオミクスは細胞連鎖ツリーの確立にも利用されており、がん研究者はエピジェネティックな影響と遺伝子変異の影響をシングルセルレベルで同時に研究することが可能になります。
- 神経膠芽腫の患者モデルでは、マルチオミクスによって腫瘍内の異質性に対する理解が深まり、患者固有の治療法に関する情報が得られる可能性があることが示されています。
マルチオミクスを超えて、オムニオミクスはすべてのオミクスデータデータを統合し、細胞レベルでの人間生物学の統合的な全体像を提供し、複雑な生物学的相互作用や疾患メカニズムをより正確に解明することを目指しています。このアプローチは医薬品イノベーションに広く応用されており、標的療法の開発を加速する可能性があります。また、精密医療の改善にも大きな影響を与え、腫瘍内のさまざまな細胞とそれらが時間の経過とともにどのように変化するかをより深く理解することで、個別化治療戦略への道を切り開きます。
