VinFutureの科学者が科学研究におけるAIの役割について議論

パネルディスカッション「人類のためのAI：新時代のAI倫理と安全性」で科学者たちがAIについて議論します。

科学研究への大きな貢献

VinFuture Prizeで発表された科学者へのAIの貢献の中でも、特に注目すべきものの一つは、タンパク質構造を予測する能力です。タンパク質は細胞内で特定の機能を果たす分子鎖です。科学者は遺伝子配列（DNAのA、T、C、G配列）を知っていますが、これらの配列の意味を理解することは依然として大きな課題です。

発展途上国の科学者特別賞を受賞したマリア・エスペランサ・マルティネス・ロメロ教授（メキシコ）によると、AI はタンパク質の機能を予測するために使用できるとのことです。

遺伝子とは、細胞が特定の機能を果たすタンパク質を作るための指示を含むDNAの断片です。遺伝子配列（A、T、T、T、G、C、C、C）が与えられれば、コンピュータープログラムは「小さなクモ」のような、特定の基質に結合できるタンパク質構造を生成することができます。

この情報から、科学者たちはこのタンパク質が植物から栄養素を輸送するための特殊な形態であると推測しました。これらの輸送タンパク質は細菌が栄養素を吸収するのを助けますが、科学者たちはそれがどのような栄養素であるかを正確には知りませんでした。

30年の歳月を経て、AIはついにその答えを導き出しました。輸送されているのは、アルロースと呼ばれる希少糖です。アルロースは人間が消化できないことで知られています。私たち人間は、食生活において従来の砂糖の代替品を探し求めていますが、植物が古くからアルロースを共生細菌の栄養源として利用し、細菌がこの希少糖を吸収するためのタンパク質を進化させてきたことは興味深いことです。

「人工知能によって予測されたタンパク質構造は、全く新しい研究の方向性を開拓し、植物と細菌の相互作用のメカニズムを理解するのに役立つと同時に、生物学および農業への応用に重要な情報を提供します」とマリア・エスペランサ・マルティネス・ロメロ教授は説明します。

GS María Esperanza Martínez-Romero trong lễ trao giải VinFuture đặc biệt dành cho các nhà sáng tạo tới từ các quốc gia đang phát triển.

発展途上国の科学者のための特別VinFuture賞授賞式に出席したマリア・エスペランサ・マルティネス・ロメロ教授。

新分野を研究する科学者のためのVinFuture 2025特別賞を受賞した科学者グループの一員であるイムティヤズ・カンダイ博士（米国）によると、農業においてAIは、数千種類の異なるイネ品種、より正確には同じイネ品種の子孫のゲノム配列から得られるビッグデータの解析において重要な役割を果たしています。AIはこれらのゲノムの変異を解析し、形質発見、品種改良など、様々な用途に活用できる貴重な遺伝子を見つけ出します。

医療分野では、「人類のためのAI：新時代のAI倫理と安全性」というパネルディスカッションで、米国ペンシルベニア大学のセザール・デ・ラ・フエンテ准教授は、AI を使って古代の生物学的データから新しい抗生物質分子を発見し、世界中で深刻化する抗生物質耐性の問題に新たな希望をもたらすことについて語りました。

臨床遺伝学の限界

AIは研究環境において将来有望視されていますが、BRCA1遺伝子の発見でVinFuture 2025特別賞を受賞したメアリー・クレア・キング教授は、臨床応用におけるAIの限界について警告しています。AIはまだ臨床現場で使用できるほど信頼性が高くありません。

遺伝学の分野において、彼女の専門分野はがんや疾患に関連する主要な遺伝子と変異の特定です。AIシステムを、公表され広く受け入れられている症例でテストすると、遺伝子や変異が実際には疾患の原因ではないのに疾患の原因であると断定したり、実験的証拠が関連を裏付けているのに関連性を否定したりといった、2種類の誤りを犯します。

したがって、診断や臨床応用においてAIはまだ準備が整っていません。キング教授は、同僚のデイビッド・ベイカー教授（ノーベル賞受賞者）がAIを臨床応用ではなく研究の現場で効果的に応用していることを強調しました。

科学者たちは、データの品質が AI の価値を決定する重要な要素であることを強調しています。

AIは、既存のデータに基づいてパターンを見つけ、法則を認識するときに最も効果的に機能します。基礎となるデータが弱すぎたり少なすぎたりしても、AIが予測を試みると、科学者が行わないような非合理的な予測を行う可能性があります。

VinFuture Prizeの科学者たちは、AIが何を予測したとしても、科学者は依然としてAIの予測を検証する必要があると助言しています。ラファエル・メルシエ教授も、AIが存在しても、科学者は依然としてデータを作成する必要があると断言しました。

つまり、科学における AI の貢献は、特に複雑なデータの処理や生物学的構造の探究において非常に大きいのですが、この技術は、特に人間の健康に直接影響を与えるアプリケーションにおいては、科学者による厳格な監督と検証を依然として必要としています...

平和な

出典: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/cac-nha-khoa-hoc-tai-vinfuture-ban-ve-vai-tro-ai-trong-nghien-cuu-khoa-hoc/20251208085801163