自律型 AI エージェントががん研究のワークフローをどう変えるか: E-HEALTH-COM

有名なジャーナル「Nature Cancer」に掲載された論文の中で、ドレスデン工科大学デジタルヘルスのエルゼ・クローナー・フレゼニウスセンター（EKFZ）とロシュグループ会社のジェネンテックの研究者らが、自律型AIモデルががん研究のワークフローにどのような影響を与えるかを説明している。その先には未来が変わる。

人工知能 (AI) といわゆるディープラーニングは、すでに多くの分野で研究者をサポートしています。しかし、これまでのところ、これらのモデルは特定のタスクしか解決できず、そのタスクには科学者からの正確な仕様と指導が必要です。

新しいがん治療法の開発などの生物医学研究には、通常、複雑で多段階の作業ステップが含まれます。これには、調査、計画、実験の実施、その後のデータの評価と解釈が含まれます。これまでのところ、AI はデータ分析やモデリングなどの個別のステップを支援することしかできませんでした。人間の言語に基づいて動作する ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) の導入により、文献調査、仮説生成、実験計画などの科学的タスクが AI でサポートできるようになりました。これらのモデルは、純粋なテキストだけでなく、画像、ビデオ、および表やフローチャートなどの構造化データも理解できるようになりました。

AI エージェントの概念のおかげで、ChatGPT のような言語モデルは、将来的には基本的に任意のソフトウェア自体にアクセスし、それを使用してタスク (以前は科学者のみに限定されていたもの) を解決できるようになります。モデルはまた、独自に学習し、知識を反映し、新しい問題を解決することもますます上手になってきています。 Nature Cancer 誌に掲載された論文の中で、研究者らは、これらのさらなる発展が近い将来、がん研究における科学的研究をどのように変えるかについて説明しています。

AI副操縦士のおかげで研究者をサポート
独立して学習し反映する大規模な言語モデルに基づく自律型 AI モデルは、将来的には研究者とシームレスに連携できる可能性があります。これにより、文献調査、プロジェクト計画、可能性のある薬剤のモデリングから臨床研究の設計に至るまで、がん研究の開発プロセス全体を加速できるようになります。

複雑なワークフローを簡素化する
このモデルは、複数ステップのタスクを自動化し、専門化された AI システム間の効率的なコラボレーションを可能にすることで、時間のかかる生物医学ワークフローを簡素化します。抗がん剤の新しい標的を特定するには、広範な文献レビューが必要です。これまでのところ、タンパク質や薬物の 3D 構造の複雑なモデリングは、博士論文全体の主題となることがよくあります。一方、インターネットにアクセスできる新しい AI エージェントは、わずか数分で何百もの出版物を読み、多数の異なる 3D 構造を調べることができます。

創造的なアイデアと戦略的な決定にもっと時間を費やすことができます
たとえシステムがますます自律的に動作するようになったとしても、人間の研究者による監視は残るでしょう。彼らはシステムをガイドし、個々のステップと結果をチェックします。システムの目的は、時間のかかる詳細な日常業務を自動化することです。これにより、科学者は創造的な新しいアイデアや戦略的な決定にもっと多くの時間を費やすことができます。

「これらの新しいシステムは生物医学研究を大きく変え、加速させるでしょう。同時に、科学者は倫理的および安全性に関連した結果についても認識しておく必要があります。 AI を責任を持って使用し、そのために必要なフレームワーク条件を定義するのが私たちの仕事です。これらの AI システムは、研究を前進させ、病気をより深く理解し、適切な治療法を見つけるための貴重な追加およびサポートになります」とドレスデン工科大学の臨床人工知能教授であるヤコブ N. カーサー教授は述べています。

出版物
Yongju Lee、Dyke Ferber、Jennifer E. Rood、Aviv Regev、Jakob Nikolas Kather: AI エージェントががん研究と腫瘍学をどのように変えるか、Nature Cancer、2024 年。
https://doi.org/10.1038/s43018-024-00861-7

クエレ: ドレスデン工科大学