Ai2、プロビデンス・スウェーデンがん研究所と AI 支援科学発見で提携

本日、Ai2 は、Providence Swedish Cancer Institute 傘下の Paul G. Allen Research Center (PARC) と新たなパートナーシップを結んだことを発表しました。この提携では、Ai2 が開発した AI を活用した科学発見プラットフォーム「AutoDiscovery」を活用し、がん研究のデータセットへの適用を進めます。

今回の導入は、AutoDiscovery が研究者に対して新規の科学的仮説の生成と検証を支援できる可能性を示す先行研究に基づいています。これは、AI 支援による科学発見を実際のがん研究現場に本格導入する重要な一歩となります。

この提携は、AutoDiscovery が公的な研究データセットから一歩進み、主要な腫瘍学研究センターにおける実際のがん研究プログラムへと展開されるにあたり、重要なマイルストーンとなります。生物医学分野における AI 導入には極めて高い基準が求められるため、これは特に意義深い展開です。あらゆる発見は、今後の研究に反映される前に、透明性があり、再現可能で、独立して検証されたものでなければなりません。

この協力の拡大は、ポール・G・アレン研究センターのケリー・ポーソン博士と Ai2 のボディスワットワ・マジュンダー上級研究科学者が共同で率いるチームが発表した新しい研究論文 new research paper を基盤としています。両者は AutoDiscovery を活用し、世界でも最も詳細に研究されている乳がんデータの 1 つを分析しました。その結果、従来認識されていたよりも強力な免疫シグネチャーが浸潤性小葉乳がんに見られることが明らかになりました。この発見は、独立した患者データセットと実験室での解析を通じて検証されています。

これらの知見は、乳がん患者の約 15% を占める特定のクラス全体が免疫療法の恩恵を受けられる可能性を示唆しています。また、AI を活用した仮説生成がいかにして、さらに調査に値する問いを研究者が発見する手助けとなるかを如実に示す結果でもあります。

研究者が科学の豊穣な時代をナビゲートする手助けを

バイオメディカル研究は、前例のないデータ生成の時代へと移行しました。公的リポジトリには、数百万人の患者にわたる数十年分のゲノム、分子、臨床、画像データが蓄積されており、がんセンターや研究所内の保護されたデータセットも、新たな洞察の宝庫となる可能性があります。これらの資源は医療を変革しましたが、同時に新たな課題も生み出しました。現代のデータセットの規模と複雑さにより、それらが含む科学的問いを包括的に探求することがますます困難になっています。

科学的研究は従来、仮説検証によって推進されてきました。研究者が問いを立て、実験を設計し、結果を検証するのです。AutoDiscovery は、大規模言語モデルを用いて驚くべき仮説を生成・評価することで、複雑なデータセットを探るための補完的なアプローチを導入します。生成された仮説は、確立された科学的手法を通じてさらに調査可能です。すべての可能な方向性を均等に評価するのではなく、既存の期待に対して意外性があり、かつ分析全体で再現可能な観測結果に優先順位を付けます。これにより、最も情報量の多いシグナルに対する反復的な問いかけが可能になります。

AutoDiscovery は独立して動作するよう設計されたのではなく、科学者と共に働くことを想定しています。研究者が有望な方向へ導き、専門知識を適用し、どの発見がさらに調査に値するかを判断できる仕組みです。Ai2 と PARC の共同研究により、AI と研究者の連携は、それぞれ単独で達成できる結果よりも優れた成果を生み出すことが実証されました。

「AutoDiscovery は科学者の専門性を代替するために作られたわけではありません。それを増幅させるために設計されたのです」と、Ai2 のシニアリサーチサイエンティストである Bodhisattwa Majumder 氏は述べています。「最も意義深い発見は、AI が複雑なデータセットを体系的に探索する能力と、その結果を解釈・検証し、さらに発展させる経験や直感を持つ科学者の知見が融合することで生まれます。Paul G. Allen Research Center との協力関係は、このモデルが実現できる可能性を示すものです。」

AI 支援による発見の可能性を実証する新たな研究

共同研究の一環として、研究者たちは AutoDiscovery を、これまでに構築された中で最も包括的ながんデータセットの一つである The Cancer Genome Atlas (TCGA) に適用しました。

AutoDiscovery の発見の中には予期せぬものもありました。乳がんの亜型で、従来は「免疫系が冷たい」、つまり免疫療法に反応しないと考えられていた浸潤性小葉癌（ILC）が、これまで認識されていたよりも強い免疫シグナルを示している可能性が明らかになったのです。**

研究チームは、独立した乳がんデータセットでこの知見を検証した後、腫瘍サンプルの実験分析を通じて観察結果を確認しました。これら一連の結果は、本日公開された論文「Surprisal-based large language models reveal immunologic insights in breast cancer」にまとめられており、この乳がんのサブタイプが今後の免疫療法の研究においてより広範な調査の対象となる可能性を示唆しています。

「がん研究者は膨大なデータセットを利用できますが、現在はデータを収集するのではなく、そのデータが私たちに何を語っているのかを理解することが最大の課題です」と、ポール・G・アレン研究所の免疫腫瘍学センター長であるケリー・ポールソン医師（MD, PhD）は述べています。「AutoDiscovery は、私たちなら見過ごしていたかもしれない有望なシグナルを特定する手助けをしました。そこからさらに別のデータセットや実験研究を通じて知見を検証することができました。これはがん発見の分野における素晴らしい一歩です」

この研究センターとの協働は、AI を活用した科学的研究を推進するという Ai2 のより広範なビジョンにとって重要な一歩となっています。

「AI2 が保有する研究データセット上で AutoDiscovery を運用できることは、私たちにとって重要なマイルストーンです」と、Ai2 の臨時CEOであるピーター・クラークは語りました。「科学的発見には信頼が不可欠であり、その信頼は研究者との緊密な協力と、すべての発見に対する厳格な検証を通じて築かれるものです。こうしたパートナーシップこそが、医療分野全体でAIがいかに発見を加速させるかを定義する手助けになると信じています。」

より広範ながん研究所向けにローカル展開へ

プロビデンス・スウェディッシュがん研究所は現在、同研究所のクラウド環境内に AutoDiscovery を構築し、保護された研究データおよび臨床データを処理できる体制を整えています。この導入により、データはプロビデンス内にとどまり、計算科学研究チーム（PARC）がインストールから運用、そして利用者である研究者へのサポートまで一貫して担当します。

「初期の研究結果から、AutoDiscovery がこれまで厳格な検証に耐えてきた仮説を提示することで、科学者たちの既存の作業を補完できるという確信を得ました」と、PARC のリードデータサイエンティストであるザカリー・ライツ博士は述べています。「AI がいかにがん研究プログラム全体の発見を加速できるかを模索する中で、このプラットフォームを自らの研究データセット全体に展開することは、自然な次のステップです。」

この提携は始まりに過ぎません。科学者と AI が共同で生体医学データの広大な領域を探求し、これまで見逃されていた発見を明らかにし、科学的洞察からより良い患者ケアへの道筋を加速させる未来に向けた一歩です。

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