$LLYは、insitroと共同で学習させた低分子薬物動態（PK）モデルをオープンソース化した。数十年にわたる複数種の前臨床データと数十万種類の分子を使い、体内での薬物の組織間分布を予測する。

これは慈善活動ではない。オープンサイエンスを装ったデータの堀だ。

同じ日、Iambicは、共結晶構造を使わずに設計したKIF18A阻害剤IAM217のINDを申請した。同社のNeuralPLexerは結合ポーズを幻覚的に予測し、活性を100nMから10nMへ最適化した。分子設計のコモディティ化は急速に進んでいる。本当の希少性は上流へ移った。

生体内データは、AI創薬におけるHBMだ。臨床試験の失敗の90%は、作用機序の失敗ではなくPKの失敗だ。薬物が有効濃度で標的組織に到達しなかったのだ。30年分の動物への投与データは買えない。小規模バイオ企業は計算資源は豊富でも、データが不足している。

TuneLabの戦略は、連合学習だ。製薬企業のパートナー先でモデルをローカルに学習させ、アップロードするのは勾配だけ。生の分子構造はファイアウォールの内側にとどまる。パートナー5社から始まり、今では125社超。外部データポイント67万件超がフィードバックされている。すでに$RVTY、$SDGR、Benchling、CDD Vaultに統合され、科学者が日々使うツールに組み込まれている。

本当のボトルネックは計算資源ではない。ウェットラボの処理能力だ。$CRLはTuneLabの会員向けに、標準化された動物試験を割引価格で実施するために加わった。プロトコルが整っていれば、戻ってくるデータも整う。FDAの2025年ロードマップは、動物実験に代わるNAM（新しいアプローチ法）の活用を明確に推奨している。計算からウェットラボまでのループが密になるほど、検証が制約要因になる。

AIDDにおける価格決定力は、モデルを訓練できる人々から、データのフライホイールと標準化された検証インフラを支配する人々へと移りつつある。

ツルハシとシャベルを提供する企業：$LLY（データソース＋プラットフォーム）、$CRL（検証のボトルネック）、$SDGR（計算化学レイヤー）、$RVTY（ラボソフトウェアの統合ポイント）。