OpenAIはバイオテクノロジー企業PerturbAIおよびScripps Researchとともに、分散型AIエージェントが膨大な生物学的データの処理をいかに加速できるかを実証した。
チームはGPT-Rosalindを基盤とする数千のエージェントを用いて、whole-brain CRISPR atlas——マウスの脳の数百万個の細胞に対する遺伝子異常の影響に関するデータ——を分析した。各エージェントは1つの遺伝子を調べ、細胞の反応を分析し、科学文献の中から関連性を探し、考えられる説明を提示した。
プロセス全体は32分で完了した。研究者らは、1つの遺伝子に関する同程度の手作業による分析と文献レビューには数か月から1年かかった可能性があると見積もっている。
要点は何か
AIは新しい実験を行ったわけでも、病気の原因を証明したわけでもない。AIは既存のデータを迅速に処理し、規則性を見出し、今や科学者が実験室で検証できる仮説を提示した。
結果はreasoning atlas——遺伝子、細胞への影響、科学論文、考えられるメカニズムを結びつけた地図——に統合された。このようなアトラスは、研究者がデータを手作業で調べ上げるのではなく、最も有望な方向性をすぐに把握するのに役立つ。
なぜこれが重要なのか
このプロジェクトの最大の価値はその規模にある。数千のエージェントが並行して数百万個の細胞に関するデータを解析し、700件を超える科学的情報源を引用した。比較すると、同じテストにおける単一のエージェントは11件の情報源しか使用しなかった。
盲検比較では、生物学者は分散型エージェントの報告書をより頻繁に選択した——75%の場合である。これはAIが常に正しいという意味ではないが、このシステムが有用で十分に根拠のある研究上の結論を出せることを示している。
何が発見されたか
仮説の中には、小脳におけるTsc1遺伝子とTsc2遺伝子の作用の予想外の違いがあった。Tsc2の異常は数十の遺伝子の活性を変化させたが、Tsc1はほとんど変化させなかった。
もう一つの例はDCTN1遺伝子に関連しており、この遺伝子の変異は稀な神経変性疾患であるペリー症候群と関連している。この遺伝子の異常はコレステロール合成に関与する遺伝子の発現を高めた。これは確立された病気の原因ではなく、さらなる検証を要する可能性のある痕跡である。
今後について
reasoning atlasはすでに研究者が利用可能であり、新しい仮説の探索や実験計画に使用できる。
パートナーらはこのアプローチを、薬剤の潜在的な標的をより迅速に見つける方法と見なしている。この手法が他のデータでも確認されれば、新薬探索をより体系的にできる可能性がある。しかし現時点ではこれは初期段階である。AIはアイデアを提示し、最終的な結論は科学者と実験室での実験に委ねられている。