生成人工知能モデルは幻覚を起こしやすく、架空またはイメージの情報を作成します。 AI の誤情報の増加傾向を考慮すると、この習慣は欠陥であると考えられます。 しかし、科学者が地球のマントルのような超高圧かつ高熱の状態を実現しようとしていたときに人工ダイヤモンドが意図せず発明されたのと同じように、幻覚も科学者が新薬を発見するのに役立つことが証明されています。
AIの幻覚と新しい化学物質の発見
専門家らによると、世界中で約500万人の死亡者が抗生物質耐性に何らかの関連があると推定されており、耐性菌の変異種と戦うには新たな方法が不可欠であり、それを緊急に行う必要がある。 マクマスター大学とスタンフォード医科大学の研究者らは、抗生物質に耐性があり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た。
このモデルは SyntheMol と名付けられ、スタンフォード大学の研究報告書によると、
「SyntheMol は、抗菌薬耐性に関連した死の原因となる主要な病原体の 1 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 つの新規薬剤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、この研究の共著者でもあるジェームズ・ゾウ氏は、公衆衛生のために新しい抗生物質をできるだけ早く開発することが非常に必要であると述べています。 研究者らは、このモデルを使用して開発された新しい化合物を実験ベースで検証しました。
ゾウ氏はまた、彼らの仮説は、効果的な薬に変換できる可能性のある分子がたくさんあるが、それらをテストしていないか、まだ分子を開発していないというものであり、それが彼らがAIを使用して分子を作りたい理由であると述べた自然界には存在しないもの。
SyntheMol は新たな可能性を発見しています
生成 AI が登場する前、研究者は抗生物質の開発にさまざまな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医薬品保管所を調べ、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。
この方法を使用すると、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、これでも結果は得られましたが、細菌に対して有用であることが判明したすべての化合物を見つけるのはそれほど深いプロセスではありませんでした。
この研究の共同主著者であり、スタンフォード大学の計算科学博士課程の学生dentカイル・スワンソン氏は、化学空間は巨大であると述べている。
「人々は、1060近くの薬物のような分子が存在する可能性があると推定しています。 したがって、1 億ではそのスペース全体をカバーすることはできません。」
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、以前は新薬の発見に利用できるが、現在では既存では製造不可能だった化合物を生産しているとスワンソン氏は言う。 研究者はまた、モデルが想像したあらゆる分子を人工的に開発できるように、モデルの周囲にガードレールを設置する必要がありました。
ゾウ氏は、このモデルは、人類が気づいていなかった新しい分子を設計することによって、化学分野の全く新しい部分について彼らに教えていると述べています。 ゾウ氏はまた、心臓病薬や実験室研究用の新しい特性を持つ蛍光分子の作成に使用するために、スワンソン氏とモデルを改良している。
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