AIの幻覚は必ずしも悪いものではない – 新抗生物質を生み出すことができる

生成AIモデルは幻覚を起こしやすく、架空の情報やイメージを作成します。AIの誤情報が増加する中、この習慣は欠陥と考えられています。しかし、科学者が地球のマントルのような超加圧・高温状態を実現しようとした際に意図せず人工ダイヤモンドが発明されたように、幻覚も科学者が新薬を発見するのに役立っています。 

AIの幻覚と新しい化学的発見

専門家によると、世界中で抗生物質耐性に関連する死亡がほぼ500万人に上ると推定されており、耐性のある細菌変異種と戦うための新しい方法が緊急に必要です。マクマスター大学とスタンフォード大学医学部の研究者は、抗生物質に耐性のある生命を脅かす細菌に対する潜在的な解決策を明らかにする新しいモデルを開発しました。 

このモデルはSyntheMolと名付けられており、スタンフォードからの研究報告によると、

 「SyntheMolは、抗生物質耐性関連の死亡の主要な原因の一つであるAcinetobacter baumanniiの耐性株を殺すことを目的とした6つの新薬の構造と化学レシピを作成しました。」

出典：スタンフォード大学。

生体医データサイエンスの准教授であり、研究の共著者でもあるJames Zou氏は、公衆衛生のために新抗生物質をできるだけ早く開発する大きな必要性があると述べています。研究者たちは、モデルによって開発された新化合物を実験的に検証しました。 

Zou氏はまた、効果的な薬に変換できる可能性のある多くの潜在的分子が存在するが、それらをテストしたり開発したりしていないため、自然に存在しない分子を作成するためにAIを使用したいという仮説を立てたと述べました。

SyntheMolは新しい可能性を発見している

生成AI以前、研究者は抗生物質の開発のために異なる計算アプローチを採用していました。彼らはアルゴリズムを使用して薬物デポジットを走らせ、殺したい病原体に対して作用する可能性のある化合物を認識しました。 

この方法により、彼らはすでに知られている1億個の化合物をフィルタリングすることができました。これにより結果も得られましたが、細菌に対して役立つ可能性のあるすべての化学化合物を見つけるための深いプロセスではありませんでした。

研究の共同リード著者であり、スタンフォードの計算科学の博士課程学生であるKyle Swanson氏は、化学空間は巨大であると述べています。

「人々は、薬物のような分子が約10^60個存在すると推定しています。つまり、1億個はその全空間をカバーするには程遠いのです。」

ソース: スタンフォード大学.

冒頭で述べたように、AIが幻覚を起こす傾向は、新しい化合物を開発するために使用されていたときと同様に、新薬の発見に利用できます。Swanson氏によると、AIは既存の手法では不可能だった化合物を生み出しています。研究者たちはまた、モデルが想像した任意の分子を人工的に開発できるように、モデルにガードレールを設定する必要がありました。

Zou氏は、このモデルが人間が知らなかった新しい分子を設計することで、化学分野の全く新しい部分を教えていると述べています。Zou氏はSwansonと共にモデルを洗練させ、心臓病薬や、ラボ研究のための新しい特性を持つ蛍光分子の作成に使用しようとしています。