ある投資調査会社は、AIが創薬に革命を起こせることを証明したかった。そこでAnthropicと組み、未公開版のクロードがサソリ抗毒血清を作れるかどうかを試した。作ることはできなかった。有望な出発点はいくつか提案したものの、実際の薬にはほど遠い結果だったと、専門家が The Verge.
に語った。実験を行ったCitrini Researchは[…]”。この会社は、「我々の誰も、生物学に関連するAIについて何かを知っているとは主張できない」と認めた。それでも、スクラッチからの創薬に挑むのをやめなかった。あるいは、と題した ブログ記事 を公開した。「なぜAIを使って新しい薬を作ってみないのか?」といった修辞的な問いや、素人じみた科学の試行錯誤を詳細に綴った記録、そしてチャールズ・ダーウィンの引用まで添えられた全編だった。
Citriniという名前に聞き覚えがあるなら、それは同社が、SNSで拡散され現実の市場をも動揺させた、AIが引き起こす経済的大惨事を描いた広く流布された フィクション の作者だからだ。同社はまた、4月に不安定な情勢の続くホルムズ海峡を訪れ、現地で何が起きているかを直接確かめたと 主張している 4月にホルムズ海峡を訪れ、不安定な情勢にあるこの地域で何が起きているのかを自らの目で確かめた。
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この最新の試みで、CitriniはAnthropicの協力を得た。注目のIPOを数週間後に控えたAnthropicには、 創薬 と ライフサイエンス という、同社が現在積極的に取り組む2分野におけるAIの潜在力を誇示するいくつもの理由がある。
この協業は、Citriniがモデルに創薬候補を調査させようとしてクロードの バイオセキュリティガードレール に阻まれたことから実現した。投稿の執筆者は「AI研究所に勤める連絡先リストの誰彼構わずに電話をかけまくった」と述べ、最終的にAnthropicという協力者を見つけた。同AI研究所は制限を解除し、より高度な未公開モデルへのアクセスをチームに与えることに同意したが、条件として同社のオフィス内で作業することを求めた。「幸いなことに」、Anthropicは高額な計算コストとトークン代も負担することに同意し、その額は50,000ドル弱に達した。
いくつかの選択肢を検討した末、チームはサソリ抗毒血清に決めた。これは、しばしばウマに毒液を注入して作られるなど、製造が難しく 費用がかかる 治療法だ。目標は、クロードを使ってサソリの毒に含まれる毒素に結合できるタンパク質を設計することだった。35ページに及ぶプロンプトを用意し、AIを作業に取りかからせ、適したタンパク質の発見のために約300のサブエージェントを投入した。
Anthropic自身がこの実験についてより冷静にまとめた 報告 によれば、クロードは約320,000の候補を生成し、既知の毒素や既存のタンパク質に類似したものを除外した後、180の設計に絞り込んだという。全プロセスには64時間かかった。Anthropicによると、チームはクロードとともに「作業して」さらに31の設計を追加し、合計は211となった。
その後Citriniは、これらのタンパク質が実際に狙った標的に結合できるかを試すため、設計を2つの外部ラボであるスイスのバイオテック企業Adaptyv Bioと米国のTwist Biosciencesに送った。有効な抗毒血清の開発における重要なステップだ。この費用はおおよそ150,000ドルだった。Anthropicがこれらの試験を自社内で実施できなかった理由は明らかになっていない。 カリフォルニア州にある生物学的湿式実験室(in California. Seventeen of the proteins passed muster... 17個のタンパク質が基準をクリアし、チームが標的とすることを望んでいた5種のサソリ毒のうち4種にまとえて結合した。しかし、複数の毒素に結合したタンパク質は1つもなかった、とCitriniは述べた。
たとえそうであったとしても、Citriniが実用的な抗毒血清からかけ離れていることに変わりはない。毒素に結合することは、そのタンパク質が実際に毒素を無毒化できることを意味せず、ましてや安全かつ効果的な治療法として機能することを意味しない。Citrini自身もこれを認めており、「実際に毒素の働きを止めたかどうかを検証した実験はまだ行われていない」と指摘している。
言い換えれば、実験は成功していなかったのだ。Citriniは新薬の開発に乗り出したが、専門家によると The Verge そのプロセスの比較的「容易な」部分を達成したにすぎなかった。「蛇やサソリの毒素に対する優れた結合分子の発見は比較的容易です」と、デンマーク工科大学の抗体技術教授であるAndreas Hougaard Laustsen-Kiel氏は述べた。「難しいのは、それを医薬品へと変換することです。」
デンマーク工科大学の助教Melisa Benard Valle氏と上級研究員Anne Ljungars氏は、これに同意した。「結果は技術的には有望ですが、期待の一部は時期尚早です」と両氏は共同の電子メールで書き、この発見について「薬からはほど遠く、誇張されている」と述べた。Claudeが設計したタンパク質については、安全性、安定性、体内での挙動、実用的な治療法へと開発できるかどうかをはじめ、依然として不明な点が多いと両氏は言う。「これらのバインダーを実際の薬に転換するには、おそらくまだ長く困難なプロセスが必要です。」
Citriniの実験で最も新機軸だったのは、「生物学的な結果よりも、自律的な発見プロセスの方だ」と彼らは述べた。AIには発見を加速させる大きな可能性があると付け加えた一方で、「有望な分子を効果的な医薬品へと変えることは、依然としてはるかに大きな課題であり続ける」と警告した。
また、その基盤となるアプローチ自体も、特に目新しいものではない。アブダビのハリファ大学で医用機械学習の教授を務めるアンドレアス・ベンダー氏は、次のように述べた。 The Verge 既存のハイスループットスクリーニングなどの手法は、AIを使わなくても「管理可能なコストで多数のヒットを見つけることが多い」とされています。標的に結合するタンパク質を設計することは「ある意味で」解決済みの問題だと、ケンブリッジ大学の客員教授でもあるベンダー氏は述べています。はるかに難しい課題は、これらの結果を生体系で実際に機能する治療法に変えることです。「まさにこの翻訳(移行)が欠けているのです。」
薬の開発には失敗したものの、Citriniはこの実験を一種の成功と宣言した。同社は、これが今後到来するAI活用の創薬時代に生まれる投資機会を垣間見せるものだと主張した。では、なぜ研究をさらに進めようとしなかったのか?Citriniは批判者たちを「屁理屈をこねている」と非難し、「死んだ馬を叩くようだが、私たちは投資リサーチ企業であり、バイオテックのスタートアップではない」と付け加えた。CitriniとAnthropicは取材への回答を行わなかった。
しかし、それでも恩恵を受ける可能性のある企業について強気の見解が示されていました。もちろん、具体的な内容は有料購読者向けに控えられていましたが。 ブルームバーグ 報道 同社は、動物実験用の霊長類を供給するCharles River Laboratoriesをはじめ、創薬の試験側面に関わる企業に注目した。この実験について語る動画の中で、CitriniはAI部分を「無料」と表現し、Anthropicが負担した費用には都合よく触れなかった。
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