Twist Bioscience、今四半期にも調整後EBITDAの黒字化を見込む—AI主導の創薬受注拡大に伴い2031年までに売上高倍増を計画
インベスター・デイ（2026年5月21日、オレゴン州ウィルソンビル製造拠点）
米Twist Bioscience（ツイスト・バイオサイエンス）は数年ぶりの大規模なインベスター・デイ（投資家説明会）を開催し、財務ロードマップを提示した。それによると、現第4四半期に調整後EBITDAが黒字化に転じ、売上総利益率は時間をかけて60%超へと上昇する見通し。売上高については、2026会計年度の着地見込みである4億4,200万〜4億4,700万ドルから、2031会計年度までに約9億ドルへと2倍以上に拡大させる計画で、経営陣は同目標について「天井ではなく下限である」と繰り返し強調した。CFOのアダム・ラポニス氏は出席者に対し、過去3年間は売上高が2023年以降年率22%で複利成長する一方で、営業費用を「比較的横ばい」に抑えてきたと説明。このダイナミクスは、製造プラットフォームの規模拡大が主に既存施設内で進むことで今後も継続するとの見方を示した。
AI創薬の受注が急拡大
最も注目を集めた新たなデータポイントは、AIを活用した同社の創薬事業の軌道であった。CEOのエミリー・ルプースト氏は、AIネイティブな創薬顧客からの昨年の受注総額が2,500万ドルに達し、今年は3桁パーセントの成長ペースにあると公表。2026会計年度の受注高が5,000万ドルを超える可能性を示唆した。チーフ・サイエンティフィック・オフィサー（CSO）のコルビー・ソウダーズ氏は、この新興顧客層の経済的背景を詳細に解説した。典型的なAIパートナー企業は、数万〜数十万ドル規模の十〜数百配列のパイロットスタディから開始し、1万ドル未満での数千配列のトレーニングラウンドを経て、最終的に数十万候補に及ぶ治療薬探索キャンペーンへと移行するという。Twistはこのカテゴリーだけで、すでに20万個以上のタンパク質を生産し、そのうち13万個超をアッセイし、700万個のデータ点を「数十社の顧客」向けに生成したと述べている。
同社は、2030年の潜在的市場規模（TAM）の予測を、現在の70億ドル、2020年の2億ドルから130億ドルへと引き上げた。このうちTwistは、既存のDNA合成、抗体探索、タンパク質発現市場におけるオーガニックな成長に加え、2030年までにAI主導の抗体探索サービスに特化した5億ドルの上乗せをモデル化している。経営陣はその数字に内在するリスクについて明言しており、この予測は単一の支配的なAIモデルが出現せず、AI主導の創薬がモダリティとして機能し続けることを前提としている。「もし機能しなければ、市場はこれほど大きくはならないだろう」とルプースト氏は述べた。
こうした賭けを裏付けるモデル性能のストーリーは、顧客の証言によって補強された。約2,500万ドルを資金調達し、自社でウェットラボを持たない企業であるChai Discoveryの共同創業者兼CEOのジョシュア・マイヤー氏は、抗体デザインの成功率が、2025年5月の0.1%（実験室で結合が確認されたデザイン抗体が1,000個中1個）から、同年6月に発表した「Chai-2」モデルでは約16%へと、約12カ国で100倍以上に向上したと述べた。マイヤー氏は、モデルの反復とDNA合成のスピードの間に生まれたフィードバックループを「本当に素晴らしいフライホイール（弾み車）」と表現し、実験の迅速な検証を可能にしたTwistの短縮された納期を称賛した。
合成の経済性が従来発表から大幅に改善
最高技術責任者（CTO）のサイユアン・チェン氏は、同社の売上総利益率の軌道を支える、3年間のプラットフォーム改善を数値化し、この日最も詳細なオペレーション上の開示を行った。オリゴ合成コストは2023年から2026年の間に60%下落し、100merオリゴ100万個あたりの溶媒消費量は51リットルから14リットルへと減少。化学試薬の500mlボトル1本あたり約35,000個のオリゴを生成できるようになった。同じ製造ランの納期は26時間から7時間に短縮され、73%の削減となった。チェン氏によると、これは同じ数の合成機器（Twist社内の用語で「ライダー」）を使用して実効容量が4倍に増加したことを意味するという。エラー率は塩基対約3,000個に1個の水準を維持し、ベストランでは4,000個に1個に達しており、チェン氏は従来のカラム式シンセサイザーと比較して「本当に前代未聞」の水準であると主張した。
同社はまた、業界標準である80〜100塩基対に対し、生産時の合成長を500塩基対まで引き上げており、複雑なmRNAコンストラクトのバックボーンとして機能する最近発売の「Ultra-Complex Gene」製品を可能にしている。自動化の統合も積極的に進められており、Twistは現在、製造現場で20の統合生産システムを稼働させており、わずか2年前の7システムから増加した。その一方で、当初の遺伝子アセンブリラインのフットプリントを80%削減し、同時にフラグメントの生産量を2倍に増やした。
MRDパネルの納期が数週間から5日未満に短縮
診断分野では、プロダクトおよびマーケティング担当シニア・バイス・プレジデントのジミー・ジン氏が、微小残存病変（MRD）検査の経済における構造的変化について詳述した。TwistはMRDパネルの生産を完全にシリコンチップ上で稼働するように再設計し、固定人員のまま処理能力を10倍に拡大させながら、納期を1週間からわずか1日に短縮。初年度の消耗品費だけで200万ドル以上の削減を実現した。ジン氏は、シーケンスコストが下落している現在でも、網羅的ゲノム解析（WGS）よりもターゲットパネルのほうが有利であるとの数学的根拠を主張した。標準的ながんパネルから全ゲノムシーケンスへの移行には、ターゲットパネルの約1,500倍のシーケンスデータが必要となるため、2021年以降のギベースあたりシーケンスコストの6分の1への低下を経ても、この用途において全ゲノムシーケンスは依然として圧倒的に高価であるという。ジン氏は、年間約230万件の検査を想定した場合、予測されるMRDパネルの需要を満たすために業界が今後2年間で46億個のオリゴを生産する必要があると試算。標準的なオリゴ合成インフラ（1日あたり標準容量15万オリゴ）を使用する競合他社は、10倍の容量拡張を行わなければこの需要に対応できないと述べた。
リジェネロンが大規模全ゲノムシーケンスに対する異議を唱える
この日最も鋭い顧客プレゼンテーションの一つとして、リジェネロン・ジェネティクス・センター（Regeneron Genetics Center）のチーフ・シーケンス・オフィサーであるジョン・オーバートン氏は、ジェノタイピング、エキソームシーケンス、全ゲノムシーケンスのすべてが実施された50万人の参加者による独自のコホートであるUKバイオバンクのデータを使用し、全ゲノムコストが下落しているにもかかわらず、ターゲットシーケンスが依然としてより効率的な創薬ツールであると主張した。コーディング領域の変異検出を比較し、オーバートン氏は、（ジェノタイピングアレイとTwistのエキソームキャプチャを組み合わせた）インピュート・ゲノムと真の全ゲノムが検出されたコーディング変異において97%のオーバーラップを示し、テストされた100の臨床形質全体で下流の形質関連発見率がほぼ同一であったことを示した。サンプル数を合わせるのではなく予算を合わせた場合、全ゲノムシーケンスの約3分の1の低コストでエキソーム＋ジェノタイピングを実行するラボは、同じ支出で約5倍の有用な研究結果を生み出すとオーバートン氏は述べ、この差は10倍のコスト優位性においては20倍に拡大するという。リジェネロンはTwistと共同で、従来のジェノタイピングアレイを完全に置き換える600,000プローブのSNPダイバーシティパネルを共同開発した。オーバートン氏によれば、このプロジェクトを引き受ける意思のある競合ベンダーは当時存在しなかったという。
核酸医薬を次の成長の柱に位置付け
Twistは、個別化がんワクチン、アンチセンスオリゴヌクレオチド、siRNAなどの核酸医薬を、2030年の予測に上乗せされる新たな獲得可能最大市場（SAM）として明確にターゲットにしている。チーフ・コマーシャル・リーダーのパトリック・フィン氏は、CDMO規模の核酸製造インフラの立ち上げには通常10億ドル規模のコストがかかると指摘。業界がバルク製造から小バッチの個別化投与へと移行する中、Twistの既存の流通および品質インフラストラクチャは構造的な優位性をもたらすと位置付けた。顧客による検証として、OncoRNAの共同創業者であるクリストフ・ハッフェル氏が登壇。同社の個別化ネオアンチゲンワクチンプラットフォームは、Twistのオリゴプール技術を活用してワクチンあたり100個以上の患者特異的ネオアンチゲンをコードしており、モデルナやビオンテックによる初期プラットフォームの典型例である約30〜34個の3倍以上になると述べた。ハッフェル氏は、このアプローチが個別にテストされたネオアンチゲンの90%でCD8細胞傷害性免疫応答を引き起こすと述べ、Phase II（第2相）試験への進行に向け欧州連合（EU）から3,100万ユーロの非希薄化助成金を獲得したことを明らかにした。目標はサンプル採取から注射までワクチンの納期を3週間に短縮することだという。「このスピード、適切なフォーマット、そしてこの療法のニーズに合致する価格帯の双方を備えている競合他社はほかに存在しない」とハッフェル氏は語った。
キャパシティの余裕と規律ある資本配分
ラポニス氏は、Twistが現在ウィルソンビルとサウスサンフランシスコの両拠点で約50%の稼働率で8基の合成ライダーを稼働させていると述べた。さらに4基を発注済みであり、新棟の建設なしで最大22基まで設置可能な物理的スペースがあるため、現在のライダー容量の約3倍が既存施設内で確保されているとした。サウスサンフランシスコでの4階への拡張に関する既存のオプション権とあわせ、経営陣は大規模な新規資本支出なしで2030年までに年間10億ドル超の売上収容能力をサポートする目標を改めて表明した。維持資本支出は減価償却費と同水準で推移する見込み。M&Aに関してラポニス氏は、買収案件はシリコンチッププラットフォームに追加のボリュームをもたらし、ユニットエコノミクスを改善させるものでなければならないという狭い基準を掲げ、大規模で希薄化を伴う取引へのシフトではなく、最近のInvenra（インベンラ）との二重特異性抗体ライセンス契約（B-Bodyプラットフォーム）がそのテンプレートであると説明した。
AIの限界に関する科学的アドバイザーの視点
長年Twistの科学アドバイザーを務めるノーベル賞受賞者のフランシス・アーノルド氏は、この日を席巻したAIブームに対して冷静な見解を示した。AI主導の創薬が持続可能かとの問いに対し、アーノルド氏はそれが「一過性のブーム」ではないときっぱり否定しつつも、AlphaFoldのような構造予測ツールについて、「ノーベル賞を受賞した指向性進化法などの最適化手法と組み合わせなければ十分ではない」と警鐘を鳴らし、構造モデルではなく機能モデルをトレーニングするためのデータは「まだ存在しない」と指摘した。また、AIが合成DNAの需要を減少させるという見方についても反論し、不完全なモデルこそがより多くの実験的反復を必要とすると主張した。「DNAとは、計算を現実世界へと翻訳するポイントである……私はそれは常に変わらないと考えている」