AIがDNA配列を設計し、バイオテクノロジーの新時代を切り開く

かつてバイオデザインは高度な分子生物学研究室の仕事でした。しかし今、人工知能（AI）によって、計算バイオデザインという新たな分野が開拓されました。

科学者は、従来の生物学の実験に何年も費やす代わりに、ソフトウェアを書くように生物を「プログラム」できるようになり、AI はその飛躍的な進歩を加速させるツールです。

AIがDNA配列を設計：シミュレーションから創造へ

Tuoi Tre Onlineによると、DNAの解読はかつて生物学における偉業でしたが、今やそれは始まりに過ぎません。AIの助けを借りて、そのプロセスは遺伝子コードを「読む」から「書く」へと移行しました。ディープラーニングモデルは数百万もの遺伝子配列を学習し、その構造や機能を認識し、細胞内での遺伝子の働きを予測することさえ可能になっています。

代表的な例としては、ProGenのようなツールが挙げられます。これはChatGPTと同様に動作する遺伝的言語モデルですが、テキストを生成するのではなく、新しいタンパク質配列を生成します。これらのAIは遺伝子を「構成」するだけでなく、その折り畳み構造、生物学的活性、そして有用性も評価します。

重要なのは、 AIが科学者に取って代わるのではなく、テストと最適化にかかる時間を大幅に短縮するのに役立つことです。DNA配列には数十億通りの組み合わせがあり、手作業でテストするのはほぼ不可能です。AIは、最も実現可能な組み合わせを、はるかに迅速かつ正確に選択するのに役立ちます。

大きなチャンス、大きな挑戦

AIのおかげで、バイオテクノロジー企業はプラスチックを分解できるバクテリア、干ばつに強い作物、さらには個人に合わせたパーソナライズされたワクチンまで開発しています。

医療分野では、AI は腫瘍を溶解する酵素、非常に特異性の高い抗体、または癌の早期診断に使用される生体分子のコードを作成します。

しかし、多くの専門家は、この技術が悪用される可能性もあると警告しています。AIは、悪意のある者の手に渡れば、危険なウイルスや生物学的因子の設計に利用される可能性があります。そのため、開発のスピードが速い一方で、倫理的な管理、学習データソースの透明性、そしてバイオセーフティ監視が急務となっています。

さらに、この技術は依然としてデータ駆動型であるため、AIの威力は、AIが保有する多様で正確な生物学的データによってのみ発揮されます。研究がまだ不十分な分野では、AIは依然として「誤った設計」、つまり生物学的現実に適合しない設計を生み出す可能性があります。

最後に、遺伝子著作権の問題もあります。AIが前例のないDNA配列を作成した場合、その所有権は誰に帰属するのでしょうか？研究者でしょうか、企業でしょうか、それともAIモデルでしょうか？