人工知能は生命の秘密を解読できるでしょうか?

人間の細胞の世界は信じられないほど複雑な迷宮です。各細胞内では、数兆個の分子 (その中には 4,000 万以上のタンパク質) が絶え間ない化学嵐の中で移動し、反応し、再配置されます。細胞質は小さな実験室のように機能し、毎秒数千の連鎖反応が展開されます。そして、この嵐の中心で、核は遺伝子のオンとオフをピンポイントの精度で切り替え、細胞の寿命を調整します。

この複雑さは、現時点では人間の頭で完全に理解できる可能性を超えています。しかし、多くの研究者は人工知能 (AI）がその扉を開ける鍵になるかもしれない。 GPT-5 などのモデルですでに実証されている処理能力と学習能力により、AI は人間の細胞の機能を計算レベルでモデル化できる可能性があります。

細胞をデジタルで表現する取り組みは約 25 年前に始まり、基本的な生化学プロセスを記述する方程式に基づく数学モデルが使用されました。 2012 年に重要な一歩が踏み出されました。ジョナサン カーとスタンフォード大学のチームが、微生物のモデルである「全細胞」を計算形式で初めて発表しました。 マイコプラズマ・ジェニタリウム。原始的ではあるが、この成果は、たとえ単純な形であっても生命をシミュレートすることが可能であることを示した。

10 年後、コンピューティングとデータの進歩により、より複雑で現実的なアプローチが可能になりました。 2022年、イリノイ大学のZan Luthey-Schulten氏は、わずか493個の遺伝子を持つ「最小限の」細菌に基づく3Dモデルを発表した。 20 分間のセル寿命をシミュレートするには、強力な GPU でほぼ 10 時間の処理が必要でした。しかし、その結果、生物の内部を前例のない観察が可能になりました。

本当の革命は、人工知能がこの分野に参入することから始まりました。膨大な量のデータを通じて言語を「学習」する言語モデルのような、いわゆる AI細胞モデル 何百万もの細胞からの遺伝子活性データを使用してトレーニングされました。これらは方程式に基づいているのではなく、人間の指導なしにルールや関係を導き出す観察学習に基づいています。

そのような最初のモデルの 1 つである、 ジェネフォーマー、2023年に発表 クリスティーナ・セオドリス の カリフォルニア大学サンフランシスコ校。彼は 3,000 万個のヒト細胞のデータをもとにトレーニングし、どの遺伝子が心筋症に関連しているかを予測することができました。次に研究チームは、CRISPR を使用してそのうち 2 つを「オフ」にし、培養細胞の心臓機能が改善したことを発見しました。これは、このような AI アプローチが新薬の発見を加速できる可能性があることを示しています。

もう一つの印象的な例は、 転写前者、12 の異なる種の 1 億 1,200 万個の細胞のデータに基づいてトレーニングされた AI モデル。このモデルは、希少な種類のヒト細胞を分類できるだけでなく、追加のトレーニングなしで、それらが SARS-CoV-2 などのウイルスや薬物によってどのような影響を受けるかを予測することもできました。研究者らは、これを「ゼロショット学習」、つまり完全に新しいデータから正しい結論を導き出す能力が可能であると特徴づけた。

展望は非常に大きいです。これらのモデルが信頼できることが証明されれば、生物医学研究に変革をもたらす可能性があります。製薬会社は、臨床試験に進む前に、数千の候補物質を仮想的にテストできるようになります。医師は患者の細胞のデジタルコピーを作成して、個別の治療法を選択できる可能性があります。

同時に、 バーチャルセルチャレンジ 進歩を加速させようとする。世界中から 1,000 を超えるチームが集まったこのコンテストでは、AI モデルにヒト幹細胞内の特定の遺伝子のサイレンシングの影響を予測するよう求めます。優勝者には 10 万ドルと Nvidia が提供する GPU の使用時間が与えられますが、本当の賞品は科学的知識の向上です。

狂乱にもかかわらず、 研究者らは、ほとんどのAI細胞モデルがまだ期待に達していないことを認めている。多くの場合、それらは単純な数学的手法よりもパフォーマンスが悪く、十分な統合データの欠如が重大な障害となります。ジョナサン・カーは、彼の成功を可能にしたタンパク質データバンクのような集中データベースの必要性を強調しています アルファフォールド、タンパク質の構造を予測する AI システムであり、その作成者には 2024 年にノーベル化学賞が授与されました。

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