AI「全疾患治す」は誇大、専門家が指摘

AHCJ秋季サミットのパネルには、アムジェンの元エグゼクティブ・バイスプレジデント兼最高技術責任者（CTO）のDavid Reese氏と、Insitroの最高財務責任者（CFO）兼最高事業責任者のMary Rozenman氏が登壇し、AIの実際の貢献と誇張された約束を切り分けた。Reese氏の鋭い指摘——「全疾患」治療を約束する人々は概して疾患生物学に携わったことがない——は、ソフトウェア主導のメッセージと創薬の現実との乖離を映し出す。

AIがすでに役立っている領域を示す。タンパク質の構造を数カ月ではなく数分で予測し、集団規模の遺伝学を備えた仮想ヒト細胞モデルを構築する。こうしたツールは初期の標的探索段階に対応し、登壇者によればこの段階が世界的な創薬を数カ月から数年停滞させ得る。しかしRozenman氏は、AIモデルは学習データの質を超えられず、高品質で標準化された生物学的データは存在しないことが多く、実験ノイズを学習しないよう厳格な実験条件下で生成する必要があると指摘。標準化されていないデータをモデルに流し込むだけでは、治療ではなく誤りが生まれると述べた。

両登壇者は、AIだけでは疾患を一夜にして治したり生物学の最も複雑な問いに答えたりできる兆しはないことで一致した。Rozenman氏の「自然の前に謙虚に立つ」という呼びかけとバイオテクノロジーの複雑さへの敬意は、近い将来の進歩がモデルの規模だけではなく、AIと厳格な実験データ生成の組み合わせから生まれることを示唆している。