AI とロボットが創薬を一変させる可能性

本記事は、コンピュータ科学者リチャード・サットンが2019年に提唱した原理に基づいた、生物学的研究がどのように動作するかの根本的な転換をフレーミングしている。それは、専門家の人間の知識がしばしば進歩を妨げ、大規模に適用された生の計算能力が理論駆動型アプローチを上回るというものである。著者は、過去10年間の AI 研究で痛感された「苦い教訓」が現在、生物学者によって吸収されていることを観察している。人間の体は人間の心と同様に、「非常に、回復不可能なほど複雑」であり、直接的な理解は不可能かもしれないが、膨大なデータセット全体のパターン認識は、それでも解決策を明らかにするかもしれない。

この転換を可能にするメカニズムは二つの側面がある。第一に、新しい科学ツール（ナノテクノロジーと AI）は、生物学的システムの前例のない粒度での測定を可能にする—例えば、人間の血液中の数千種類のタンパク質。第二に、より優れた計算方法がそのデータから有意義なパターンを抽出し、それを価値あるものにする。結果は、実験の産業化である：仮説を設計していくつかの実験を実行するのではなく、ラボは自動的に、24時間体制で、数千または数百万の試験を実行し、ロボットが物理的なタスクを処理し、AI システムが何をテストするかを決定する。この継続的な反復ループは、科学者が結果について推論してから次のステップに進む必要があるという人間のボトルネックに取って代わる。