ある投資調査会社は、AI が医薬品開発に革命をもたらす可能性があることを証明したいと考えていました。そこで同社はアンスロピック社と協力して、クロードの未発表バージョンでサソリの抗毒薬を製造できるかどうかを確認した。それは不可能であり、10月22日に発行されたThe Vergeによる詳細な事実確認では、研究者らは基礎的な結果が「技術的に有望」だったと認めているにもかかわらず、この実験がウイルスの主張にどれだけ及ばなかったのかを正確に明らかにしている。
このエピソードは、AI 創薬に関する主張がどのように広まるかを示すケーススタディです。派手な実験、勝ち誇ったブログ投稿、実証された内容と見出しが示唆する内容とのギャップなどです。人工知能への資金提供が科学に関連したストーリーテリングにますます依存している業界にとって、この本は注意深く読む価値があります。
実験の展開
この実験を支援している企業はCitrini Researchで、「新薬の作成にクロードを使いたかった。何が起こったのか」というタイトルのブログ投稿を公開した。 The Vergeが報じているように、この説明には修辞的な質問、チームのアマチュア科学的冒険の詳細な説明、そしてチャールズ・ダーウィンの引用が含まれていた。シトリーニ自身も「AIは生物学に関連しているため、AIについては誰も知っているとは言えない」と認めた。
このコラボレーションには珍しい起源がありました。シトリーニ氏は、モデルに新薬候補を研究させるためにクロード氏のバイオセキュリティのガードレールに遭遇し、投稿者は、彼らが意欲的なパートナーを見つけるまで「AI研究所で働いている私の連絡先リストに載っている人全員にスパム電話をかけた」と述べている。 Anthropic は、チームが Anthropic のオフィスで作業することを条件に、制限を撤廃し、より高度な未リリースのモデルへのアクセスを許可することに同意しました。 AI ラボはコンピューティングとトークンの費用も負担しましたが、その費用は 50,000 ドル弱になりました。
サソリの抗毒はまさにその標的でした。それは高価で製造が困難な治療法であり、多くの場合、馬に毒を注射する必要があります。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でした。
35 ページのプロンプトを備えたチームは、適切なタンパク質を発見するために約 300 のサブエージェントを解放しました。 Anthropic 自身のより冷静な説明によると、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似たものを破棄した後、それらを 180 の設計にまで絞り込んだと述べています。全プロセスには64時間かかりました。クロードと協力して、チームはさらに 31 のデザインを追加し、合計 211 になりました。
ウェットラボが発見したもの
その後、シトリーニはその設計を外部の 2 つの研究所 (スイスのバイオテクノロジー企業 Adaptyv Bio と米国に拠点を置く Twist Biosciences) に送り、タンパク質が実際に意図した標的に結合できるかどうかをテストしました。このテストにはさらに約 15 万ドルかかり、総支出額は約 20 万ドルになります。なぜテストがカリフォルニアにあるアンスロピック社の生物学ウェットラボで実施できなかったのかは依然として不明である。
結果: タンパク質のうち 17 個が通過し、チームがターゲットとしていた 5 種類のサソリ毒素のうち 4 種類に集合的に結合しました。どのタンパク質も複数の毒素に結合しませんでした。
そして、科学的には、そこで話は終わります。毒素に結合しても、タンパク質がそれを中和できるわけではなく、ましてや安全で効果的な治療法として機能するわけではありません。シトリーニ自身の投稿でも、「実際に毒素の働きを止めたかどうかをテストした実験はまだない」と認めている。言い換えれば、同社は新薬の製造に着手し、その代わりにパイプラインのかなり初期のステップ、つまり専門家が比較的簡単な部分だと表現するステップを達成したということだ。
専門家: 有望だが時期尚早
The Verge は数人の学術専門家に相談しましたが、彼らの合意は一貫していました。デンマーク工科大学の抗体技術教授、アンドレアス・フーガード・ラウセン・キール氏は、「ヘビやサソリの毒素に対する優れた結合剤を発見するのは簡単なことのようだ」と語った。 「難しいのは、それを薬に変えることです。」
DTUの同僚の2人、助教授のメリサ・ベナール・ヴァレ氏と上級研究員のアン・リュンガース氏はさらに踏み込んで、この研究結果は「薬とは程遠く、誇大宣伝されている」と述べた。この結果は技術的には有望だが、安全性、安定性、体内での挙動、発達可能性などはすべて不明のままだと研究者らは書いている。 「これらの結合剤を実際の医薬品に変換することは、おそらくまだ長くて困難なプロセスである可能性があります。」彼らの見解では、この実験の真に新しい要素は生物学的結果ではなく、自律的な発見プロセスでした。
アブダビのハリファ大学医学機械学習教授でケンブリッジ大学客員教授のアンドレアス・ベンダー氏は、目新しさをさらに薄める文脈を付け加えた。ハイスループットスクリーニングのような既存の手法では、多くの場合、AIを全く使わずに管理可能なコストで多くの候補ヒットを見つけることができる。彼の言葉を借りれば、標的に結合するタンパク質を設計することは「ある種の」解決された問題だという。まさにこの翻訳に欠けているのです。
ビジネスの視点
なぜ投資調査会社は医薬品を作らないために20万ドルを費やすのでしょうか?実験がマーケティングを兼ねているからです。シトリーニ氏は、この取り組みはある種の成功であると宣言し、AIを活用した創薬の次の時代における投資機会を垣間見ることができると主張した。同社の強気な理論の詳細は有料購読者向けに公開されたが、ブルームバーグの報道によると、同社は動物研究に霊長類を供給するチャールズ・リバー・ラボラトリーズなど、医薬品開発の試験面に携わる企業に焦点を当てていた。
フレームの選択自体がそれを物語ります。実験について説明したビデオの中で、シトリーニ氏は、Anthropic が取り上げた約 5 万ドルのタブを無視して、AI 部分を「無料」であると説明しました。異議を申し立てられたとき、同社は批評家が批判者たちを批判的だと非難し、「死んだ馬に勝つわけではないが、我々は投資調査会社であり、バイオテクノロジーの新興企業ではない」と書いた。 CitriniもAnthropicもThe Vergeのコメント要請には応じなかった。
ここでもコンテキストが重要です。シトリーニ氏は以前、ソーシャルメディアで注目を集め、現実世界の市場を混乱させたAIが引き起こす経済大惨事を想像する、広く流通したフィクションの背後にいた。待望の IPO をわずか数週間後に控えた Anthropic には、同社が積極的に追求している 2 つの分野である創薬と生命科学における AI の可能性を語る独自の理由がある。
実験で実際に証明されたこと
誇大宣伝を取り除いたこの実験は、見出しが示唆するよりも現実的ではあるものの範囲が狭いことを示している。異常な自律性で動作する AI モデルは、大規模なタンパク質候補検索を安価かつ迅速に実行し、本物の結合剤を含む候補リストを生成することができる。これは、初期段階の検出作業において生産性が大幅に向上することになります。
しかし、「結合する 17 種類のタンパク質」から「命を救う抗毒素」までの距離は、安全性研究、製剤化、有効性試験、規制試験に及びます。これは医薬品開発の長くて高価な部分であり、どれだけ計算してもまだ圧縮できていません。専門家らはThe Vergeに対し、有望な分子を効果的な医薬品に変えることは、それを見つけることよりもはるかに大きな課題が残っていると語った。
次のバイラルな AI 科学ストーリーを評価する読者への教訓は単純です。その結果が発見だったのか、最終候補リストに選ばれたのか、それとも定期購入の売り込みだったのかを尋ねてください。
