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2020年11月のAlphaFold 2登場から5年が経過しました。タンパク質折り畳み問題への深層学習アプローチは生物学の「iPhoneモーメント」と称され、現在では2億以上の予測構造を含むデータベースが世界190カ国の350万人の研究者に利用されています。ノーベル化学賞受賞という形で科学的インパクトが認められました。
AlphaFold 3では拡散モデルを採用し、タンパク質だけでなくDNA・RNA・低分子薬物の相互作用予測まで対象を広げました。しかし生成モデルの特性上、無秩序領域での構造ハルシネーションという新たな課題も生じています。検証の重要性がより高まっています。
DeepMindが開発したAIコサイエンティストはGemini 2.0上に構築されたマルチエージェントシステムで、仮説生成・議論・実験提案を行います。Imperial College Londonの研究者が薬剤耐性菌の研究でこのシステムを活用し、長年の研究結果と一致する仮説を短時間で導き出した実例が報告されています。
DeepMindの研究担当VP Pushmeet Kohliは、次の5年で「細胞全体を正確にシミュレーションする」という大きな目標を掲げています。ゲノムの仕組みを理解できれば、個別化医療の設計や気候変動対策のための新酵素開発も視野に入ると述べています。
アイルランド発スタートアップのAkaraは、手術室の「エアトラフィックコントロール」として機能するシステムを開発しています。熱センサーを活用することでプライバシーに配慮しつつ手術全体を記録・分析し、毎日2〜4時間失われているOR稼働時間の回収を目指しています。
医療ロボティクスの普及を阻む最大の障壁はロボット自体の性能ではなく、インフラ整備の遅れだとAkara CEOのConor McGinnは指摘します。看護師不足や手動スケジューリングの非効率さが解消されない限り、AI活用の恩恵は限定的にとどまると警告しています。