スタンフォード大学の科学者たちは、37千体のAIエージェントが働く仮想バイオテクノロジー企業を創設した。彼らは人間の監督のもと、自律的にデータを分析し、仮説を立て、薬を設計する。結果は2026年17月に学術誌Scienceに掲載された。
プロジェクトを率いるジェームズ・ツォウと大学院生ハリソン・チャンは、実際のバイオテク企業を模倣した構造を構築した。「最高科学責任者」がおり、並行して働く専門部門も存在する。エージェントたちは標的の探索から臨床試験の設計まで、あらゆる業務を担っている。
ある実験では、エージェントたちは一週間で約50千件の臨床試験を分析した。彼らは重要な生物学的シグナルを明らかにした。すなわち、特定の種類の細胞を正確に標的とし、「スイッチ」の原理で遺伝子に作用する薬剤は、第一相から第二相へ移行する確率が40％高く、市場に到達する確率が48％高く、副作用が32％少ない。
もう一つの例は、肺がんでのタンパク質B7-H3を扱った研究である。エージェントたちはデータを精査し、免疫を抑制する線維芽細胞に直接化学療法を届ける抗体薬物複合体を提案した。数か月後、大手製薬会社が独立に同じ戦略に到達し、その薬剤はFDAから画期的治療薬（breakthrough therapy）の指定を受けた。
ツォウは強調する。AIエージェントはプロセスを何倍も加速させるが、最終的な検証と実際の実験室での実験は人間の手に委ねられている。計算だけでなく、創薬の段階そのものを機械に任せたら、どこまで進めるだろうか。
この研究は2025年の仮想実験室プロジェクトを土台としている。現在、科学者たちは新たな発見を検証するため、実際の実験室へ移すことを計画している。
