2021年にGoogle DeepMindのAlphaFoldが半世紀前から存在するタンパク質の折り畳み問題を解読して以来、科学におけるAIの役割は通常、同様の大きなブレークスルー、つまり人間が解決できなかった問題を機械が解決できることを証明するという観点から特徴づけられてきた。しかし、Anthropic は別の考えを推し進めています。AI エージェントは、発見と発見の間の地味な作業においてより重要である可能性があるということです。
アレン研究所およびハワード・ヒューズ医学研究所との新たな提携を発表した独占インタビューの中で、アンスロピック社のライフサイエンス・パートナーシップ責任者のジョナ・クール氏と、アレン研究所のAIアプリケーション担当エグゼクティブ・ディレクターのグレース・ハイン氏は、エリート科学研究所がクロードを活用したAIエージェントを使用して、研究スケジュールを何年も引き延ばす可能性がある分析、注釈、調整のボトルネックに取り組んでいると語った。
「圧縮された21世紀」
細胞生物学者であり遺伝学者であり、訓練を受けた技術リーダーでもあるクール氏はこう語った。 運 アンスロピック社の CEO、ダリオ・アモデイによる 2024 年のエッセイからインスピレーションを得た、と述べています。慈悲の機械」で、「AI を活用した生物学と医学により、人間の生物学者が今後 50 年から 100 年かけて達成するであろう進歩を 5 年から 10 年に圧縮できるようになるだろう」と主張しました。
アモデイ氏が「圧縮された21世紀」と表現したこのアイデアは、感染症のほぼ普遍的な予防やがんによる死亡率の大幅な減少から、遺伝性疾患やアルツハイマー病、その他の慢性疾患の効果的な治療まで、あらゆることを可能にするものだ。アモデイ氏はまた、AIが高度に個別化された治療を可能にし、生物学そのものに対する人間の制御を拡大し、健康寿命を劇的に延ばすことさえできる可能性があると示唆した。
Cool 氏にとって、そのビジョンは科学における AI エージェントの使用に直接反映されています。ブレークスルーをもたらすツールとしてではなく、研究室全体での発見を遅らせている時間のかかる分析、調整、実験のタスクを引き継ぐシステムとして、人間がこれらの重要な新しい発見をできる可能性を可能にします。
「AlphaFold が達成したことは信じられないほどです」とクール氏は、このシステムによる長年のタンパク質の折り畳み問題の解決策について言及しました。 「しかし、私たちがここで話していることは違います。科学プロセス全体でチームと協力し、AIを日常業務に組み込むことについてです。」
Huynh氏によると、Microsoftの共同創設者であるPaul Allen氏が2003年に設立した非営利の生物科学研究組織であるAllen InstituteにおけるAIエージェントへの動きは、多くの研究者がすでに使用しているツール、特に計算生物学者の間で人気となっているAnthropic社のClaude Codeをベースにしているという。さらに、目標は AI をあらゆる場所に適用することではなく、エージェントが最も実用的な影響を与え、科学的研究を有意義にスピードアップできる、研究プロセスの特定の部分 (数か月かかるデータ分析タスクなど) に焦点を当てることであると彼女は述べました。
一人の研究者ではすべての接続を確認することはできません
「私たちは『ビッグサイエンス』が標準となる段階に達し始めています」と彼女は言う。今日、科学者たちは、単細胞ゲノミクスや大規模な画像データセットから、脳と神経系のニューロンがどのように接続されているかの研究であるコネクトミクスに至るまで、非常に多くのデータを生成しているため、一人の研究者がすべてを頭の中に保持したり、すべての接続を確認したりすることはもはや不可能です。
クール氏は、アレン研究所とハワード・ヒューズ医学研究所が、まさに現代科学の形成においてすでに果たしている役割を考慮して、理想的なパートナーであると指摘した。アレン研究所は、実際の組織のどこで遺伝子が活動しているかを示すマウス脳の詳細なマップなど、世界で最も広く使用されている生物学的データセットのいくつかを作成しています。これらのリソースは、神経科学だけでなく、さまざまな分野の研究者にとって標準ツールとなっています。最近では、これらのマップの解像度が単一細胞にまで高められ、科学的価値が劇的に向上すると同時に、分析がはるかに複雑になりました。
また、HHMI のジャネリア リサーチ キャンパスでは、科学者がニューロンの発火をリアルタイムで観察できる GCaMP のようなカルシウム インジケーターなどの基礎的なツールや、光イメージングの物理的限界を超えるのに役立つ超解像度顕微鏡の進歩を開発しました。クール氏は、ツールとデータセットに重点を置くことこそが、これらの機関を AI エージェントにとって肥沃な土壌にしていると述べました。そこでの分析、注釈、調整の高速化は、1 つの研究室を助けるだけでなく、科学全体に波及します。
AI が仮説作成を支援する未来
クール氏はまた、AI エージェントが結果を分析するだけでなく、科学者がどの仮説を追求するかを決定するのを支援し、何百もの可能な実験を実行する価値のある少数の実験に絞り込み、人間だけでは簡単に見ることができないパターンに基づいた新しい DNA デザインを提案することさえできる未来についても説明しました。
人間がすでに持っている知識を構築することで、「仮説を立てるのに役立つモデルに向かって進んでいます」と彼は言いました。 「私たちはまず、『私が持っている仮説に優先順位を付けるのを手伝ってください。リソースの量が限られており、100 件の実験をすべて行いたいのですが、お金は 10 件分しかありません。』
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