生成型人工知能モデルは幻覚に陥りやすく、架空またはイメージに基づく情報を作り出します。AIによる誤情報の蔓延を考えると、この傾向は欠陥とみなされます。しかし、科学者たちが地球のマントルのような超高圧・超高温環境を実現しようとしていた際に、人工ダイヤモンドが意図せず発明されたように、幻覚は科学者にとって新薬の発見に役立つことが証明されています。.
AIの幻覚と新たな化学物質の発見
専門家によると、世界中で約500万人が抗生物質耐性に関連して死亡していると推定されており、耐性菌の変異株と戦うための新たな方法が緊急に求められています。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らは、生命を脅かす抗生物質耐性菌に対する潜在的な解決策を明らかにする新たな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、スタンフォード大学の研究報告によると、
「SyntheMolは、抗菌薬耐性関連の死亡を引き起こす主要な病原体の一つであるアシネトバクター・バウマニ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。.
生物医学データサイエンスの准教授であり、本研究の共著者でもあるジェームズ・ゾウ氏は、公衆衛生のために一刻も早く新しい抗生物質を開発する必要があると述べています。研究者たちは、このモデルを用いて開発された新しい化合物を実験的に検証しました。.
ゾウ氏はまた、有効な薬剤に変換できる可能性のある分子はたくさんあるが、まだテストも行われておらず、分子の開発も行われていないというのが彼らの仮説であり、それが自然界には存在しない分子を AI を使って作りたい理由だと述べた。.
SyntheMolは新たな可能性を発見しています
生成AIが登場する以前、研究者たちは抗生物質の開発に様々な計算手法を採用していました。彼らはアルゴリズムを用いて薬剤データベースを巡回し、殺したい病原体に作用する可能性のある化合物を認識していました。.
この方法により、すでに知られている1億の化合物をフィルタリングすることができ、これも結果を生み出しましたが、細菌に対して有効であることが証明される可能性のあるすべての化合物を見つけるのは、それほど大変なプロセスではありませんでした。.
この研究の共同筆頭著者であり、スタンフォード大学の計算科学の博士dent カイル・スワンソン氏は、化学空間は巨大であると言う。.
「薬物に似た分子は1060種類近くあると推定されています。つまり、1億種類という数では、そのすべてを網羅するには到底及びません。」
出典:スタンフォード大学。
冒頭で述べたように、AIの幻覚傾向は新薬の。かつては新しい化合物の開発に利用されていたが、今ではAIは既存の技術では不可能だった化合物を生成している、とスワンソン氏は述べている。研究者たちはまた、モデルが想像するあらゆる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ける必要もあった。
ゾウ氏によると、このモデルは人類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分野を研究者に教えてくれるという。ゾウ氏はまた、スワンソン氏と共同でこのモデルを改良し、心臓病治療薬や、実験室研究用の新しい特性を持つ蛍光分子の作製に活用しようとしている。.
