新薬開発プラットフォーム「ファーミュレーター(Pharmulator™)」が、主に癌手術を行う外科医たちの国際学会の舞台で本格的に公開された。腫瘍外科学の現在と未来を議論する場（「Shaping the Future of Surgical Oncology」）である。
癌治療はもはや手術単独では完結しない。手術前後の標的治療薬、併用療法、補助抗癌治療が治療成績を左右する時代である。ここで「どの薬を、いつ、どのように使うか」は手術と同じくらい重要な変数となる。
株式会社ファームキャド（PharmCADD）のウ・サンウク代表（釜慶大学物理学科教授）は、6日午後、京畿道の水原コンベンションセンターで開催された「韓国腫瘍外科学会国際シンポジウム（SISSO 2026）」で新薬候補設計プラットフォーム「ファーミュレーター」の構造と実際の適用事例を示した。「量子優位に基づく新薬設計発掘戦略」（Quantum advantage-based synthetic drug discovery）。
単なる新薬開発技術の紹介ではなく、新薬候補をどのように作り、どの基準でフィルタリングするかを「量子化学」（Quantum Chemistry）と「量子計算」（Quantum Calculation）を通じて具体的に示すというものである。
ウ代表はファーミュレーターを臨床現場で実際に使用できる新薬候補をより早く、より安全に設計するためのツールとして定義した。新薬候補を「たくさん作ること」よりも、実験段階に進む前に失敗の可能性が高い候補をどれだけ正確に排除できるかがより重要であるという問題意識からである。
ファーミュレーター、「AIが新薬候補物質を作り、量子力学が臨床試験リスクを減らす」
ファーミュレーターの差別点は生成型AIに物理・量子力学に基づく計算を組み合わせて、新薬開発過程の不確実性を構造的に減らそうとする点にある。生成型AIが新薬候補分子を設計した後、プラットフォームは分子動力学（MD）シミュレーションと量子化学計算を通じて分子結合をエネルギー、電子構造レベルでより精密に検証する。
ウ代表は発表で「AIは候補を迅速に作り出すことができるが、臨床失敗はほとんど分子結合の微細な違いから発生する」と述べ、「量子計算はこのような違いをより早い段階で捉えるための装置である」と説明した。統計的予測に依存していた従来の方法とは異なり、物理的に成立可能な結合かどうかを事前にフィルタリングするアプローチである。
この過程で結合安定性が低い、心毒性（hERG）や肝毒性（DILI）リスクが高い候補は実験段階に進む前に除外される。ファーミュレーターが「候補をたくさん作るプラットフォーム」ではなく、臨床失敗の可能性が高い候補を最大限早期に除去するプラットフォームとして設計された理由である。
臨床現場の外科医が「ファーミュレーター」に注目する理由は
実際、外科医は新薬開発技術よりも、そのようにして生まれた新薬の臨床適用の有無により注目する可能性が高い。「候補物質をどの段階まで検証できるか？」「従来の方法に比べて開発期間はどれくらい短縮されるのか？」「毒性予測結果の信頼度はどの程度か？」など。
ウ代表がファーミュレーターのプラットフォーム内部データの流れと実際の事例を挙げて説明したのはそのためである。いずれにせよ、この日の発表は癌手術を主に扱う外科医たちもAIと量子力学に基づく計算を組み合わせた新薬開発プラットフォームの実際の活用可能性に注目していることを示している。
さらに、手術と薬物、臨床と計算科学の境界が低くなり、異質だった者たちが迅速に融合しているという信号でもある。これは一つのターゲットに集まる。臨床現場でより早く、より安全な薬を使用できるかという共通の目標である。
