「いろんな創薬の戦略が立てられる」AIが変える“創薬の世界”“科学のあり方”【報道ステーション】(2024年10月10日)
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- Опубліковано 11 жов 2024
- 今年のノーベル物理学賞と化学賞で、AI＝人工知能の研究が受賞しました。ノーベル賞の史上、異例のAI関連の連続受賞です。
薬を開発する企業では、AIの活用が浸透しています。
ペルセウスプロテオミクス・萩原真二研究開発部長
「（薬の開発は）トータル10年以上かかるが、最初の研究にかかる5年、7年のところは、1年くらいは短くなる可能性が高い」
Epsilon Molecular Engineering 根本直人社長
「（薬の開発に）かかる研究費が安くなってくる。それによって結果的に薬価とかも低く抑えられる」
ノーベル化学賞を受賞したデミス・ハサビス氏とジョン・ジャンパー氏。
2人が開発したAI『アルファフォールド』は、タンパク質の立体構造を予測することができるというもの。化学研究において、“大きな革命を起こした”と評価されました。
選考委員
「タンパク質の立体的構造を知るのは、科学者の夢だった。それは不可能とされていた。2人は、2020年にその暗号を解読した」
筋肉から細胞ひとつにいたるまで、私たちの身体はタンパク質でできています。タンパク質のもととなるのは、鎖のように並んだアミノ酸。この鎖が折りたたまれてタンパク質がつくられますが、どんな形をしているのか、1つ解明するにも数年から数十年かかっていました。しかし、このAIを使うと、瞬時にタンパク質の立体構造を予測してしまうのです。
開発を始めたのは2016年。わずか8年でのノーベル賞の受賞。AI技術が化学研究にもたらす影響の大きさを象徴しているのかもしれません。
Google DeepMind デミス・ハサビスCEO
「ノーベル賞が設立されたのは100年以上前です。当然ながら、当時はコンピューター科学は存在しません。いまでは、AIがツールとして科学分野に大きな影響を与えています」
Google DeepMind ジョン・ジャンパー氏
「ノーベル賞は、人にとって重要な科学分野をたたえるもので、『いま、AIが科学を変えている』と評価しているのです」
“ツールとしてのAI”。日本でもすでにその効果がみられてきています。
糖尿病の治療に関わるタンパク質を研究する福田さん。このAIは、なくてはならない存在です。
順天堂大学大学院医学研究科難病の診断と治療研究センター 福田宏幸さん
「アルファフォードで予測したタンパク質の立体構造。ほとんど寸分たがわぬ精度で予測できている。単純にタンパク質がどんな形をしていて、どこに結合し、病気がおこったり、薬が効いたりということが、立体構造がわからないと、やみくもに手あたり次第やっていくしかない。立体構造をベースに、いろんな創薬の戦略を立てられるようになった。これまで全く手掛かりのない、雲をつかむような世界だったのが、ようやくアプローチ可能な手が届きそうな領域に来ているのかなと」
◆AIが“科学”のあり方、そのものを大きく変えようとしています。
AI研究の第一人者、東京大学大学院の松尾豊教授に聞きました。
松尾教授は「科学は今まで、人間が仮説を立て、実験をしてトライアンドエラーを繰り返すことで結果を出してきた。それが、AIを使うことで、トライアンドエラーがなく、簡単に短時間で“結果”が出てきます。ただ、なぜ、その“結果”が出たのか、その部分はブラックボックスになってしまう」といいます。
今回、AIでヒトの体を構成するタンパク質の形を簡単に予測できるようになることで、その体に効果的に働く薬を見つけることがより簡単になります。がんや難病などに効く薬や、治療法のさらなる開発につながると期待されています。
過程が見えないのは、ちょっと不安もありますが、これについて、松尾教授は「人間の理解を超えたブラックボックスができてしまうが、今後、AIが発展していけば、より一層、こうした傾向が強まる。ノーベル賞は、“これも一つの科学の形だ”と示した」としています。
[テレ朝ｎｅｗｓ] news.tv-asahi....
ニュースではこのノーベル賞のどこがすごいんだ？って思ってたが、立体構造がわかるのは確かに革命だな。
研究者は凄いね。対してある新聞社はやたらとデジタル化やAI技術に対して、大したデータも提示せずに有害だと批判的なスタンスを取っていた。ノーベル賞を取るほどの成果を出されてしまった。
ノーベル賞与えてる側とAI推進してるとこが同じとこで新聞社はそれと反対立場を取ったってだけじゃないの？
その新聞社の論拠とAI、ノーベル賞の論拠を確認したの？
失礼だけど、あなたの文章を見てるとノーベル賞＝すごいって思ってる短絡的な人間にしかみえないんだけど
数年も経てば、ノーベル賞は全てAIが取るかもね。
素晴らしい
メタリアルの株価上がるでこれは。まだ製薬業向けの企業は注目されてないからチャンス！
ブラックボックスでも結果が良好なら良いのではないかな
むしろ人間の理解の範疇を越えたところにこそ恩恵があるのだから
答えに到達するのが早まる分には嬉しいことじゃないか
間違ったアンサーが出された時の保証が大変そうだけど
恩恵の方が大きいとなるんだろうな
ノーベル賞もコンピューターサイエンス部門も必要ですね。
タンパク質を解明できれば全ての疾患を解明できるのでは
日本はまず政治家をAIにするべき
0:27 専門家特有の〇〇においては〇〇な程度〇〇になる可能性があるっていう厳密性を持たせた結果歯切れの悪いコメントすこ
AI(AlphaFold)を使うと、なぜタンパク質がそのような立体構造をとるのかがブラックボックスになってしまうというなら、実験を繰り返して立体構造を突き止めても、なぜその立体構造になるかは答えられないのですから、AIを使わないの研究のなかにも、ブラックボックスは存在します。ですから、ブラックボックスがAIに固有の欠点であるかのように報道することを意図されているのなら、ミスリーディングであり、間違っていると思います。
そして、そのブラックボックスのなかを調べる研究は、AIがなかった時代から現在になっても、きちんと行われています。（それに、個人的には、遠からず、そのブラックボッス -- なぜタンパク質がそのような立体構造をとるのかという仕組み -- を調べる研究にも、AIが役立つことが実証されるのではと期待しています。）
と、揚げ足をとるようなコメントで、すみません。しかし、この報道自体は、分かりやすく、興味深かったです。
物理学科卒で元SE、現医療Ai開発者です。ブラックボックスなのにわかったふりをして大丈夫って言いきるのは危険だと思います。原発などがそうでしたよね。危険性を政治家も理解していなくてGOサインを出して、問題が生じたのだと思います。一般市民がわかる必要はないけど専門家でさえわからないって誤りがあっても信じ込むのもどうかと。しかも医療のことですから。イギリスの郵便局のシステムで大きなシステムのバグがあって大量解雇にあったり、裁判で禁固刑になった事件があってドラマにもなりましたが、それをよくわからず過信することは危険だと思います。わかった上でこれはおかしいのではという疑問を持つべきでしょう。天才は発明発見が出来る人であり、その内容を理解することは難しくはない筈です。例えばエジソンの発明だって難しくはないですよね。それを発明出来たことはすごいけど。
私は、なぜタンパク質が特定の立体構造をとるのかという問題は、ブラックボックスのままにしておくべきではなく、きちんと研究する価値のある問題だと思っています。
だからこそ、ニュース動画の5:25の時点で示された図には、コメントしたくなりました。AIを使った新しい手法にブラックボックスが描かれているのは良いとして、従来の実験的手法にはブラックボックスが存在しないように描かれているのはミスリーディングだと、私は思います。なぜなら、実験を繰り返したとしても、タンパク質の立体構造を知るだけでは、そのタンパク質を構成するアミノ酸配列が、なぜ、そのような立体構造に折りたたまれるのかという問題には答えられず、ブラックボックスは存在しているからです。
しかも、研究の歴史を振り返れば、実験では開けることのできないブラックボックスを、計算機による構造予測では、ペプチド鎖が特定の立体構造に折りたたまれる過程をモデル化することで、こじ開けようとしてきました。
ただ、（1980年代くらいからの）最初期の研究では、ペプチド鎖の折りたたみを分子動力学法でシミュレートしようとしても、多数の原子から構成されるタンパク質では計算量が爆発して手におえませんでした。しかし、この計算量爆発に対処するために、様々な工夫がされるうちに、今回の受賞者のひとりであるベイカー先生のグループがソフトウェアRosettaを発表し、構造予測コンテストCASPで高い成績をとりました。さらに、残る2名の受賞者であるハサビス氏とジャンパー氏が率いるグループが、AlphaFoldで第13回CASPから参戦して、第14回ではAlphaFold2で驚異的な精度を見せつけたわけです。
もちろん、なぜそのような構造を取るのかという問題、ブラックボックスは、実験ではもちろんのこと、最新のAIを使っても、まだまだ明らかになってはいません。それでも、ベイカー先生が示したように、ブラックボックスを開けようとすること、つまりは、ペプチド鎖が特定の立体構造に折りたたまれる過程をモデル化することで、立体構造予測が可能になるだけでなく、新しいタンパク質の設計も可能になるのです。
以上のように考えていくと、報道のなかで、実験的手法にはブラックボックスはないけれど、AIによる構造予測にはブラックボックスがあるとしていることは、AIの評価をむりやりに実際よりも下げているように見えてしまいます。
（ちなみに、立体構造予測について明らかになっていないブラックボックスとしては、タンパク質のような複雑系がどのように折りたたまれるのかという問題のほかに、ニューラルネットワークのような複雑系がどのようにタンパク質構造予測をしているのかという問題もあります。前者のブラックボックスを私は重視していますが、後者のほうを重大である考える人も少なくないのかもしれません。）
@@mito8163 丁寧なコメントありがとうございました。勉強になりました。私とあなたの意見はかち合っていません。あなたは更に違う角度からもお話されていて、これ以外にもブラックボックスはあるというお話ですよね。
確かにブラックボックスを開ける作業が必要ですね。
私はエジソンを例に挙げましたが、その時代よりさらに理解する内容が難しくなってはいますが、そこを怠ってはいけませんね。
エジソンのみならず万有引力の法則など。リンゴが落ちるー＞万有引力説は信じられる＿＞でもこの公式であっているのか、その検証はその当時大変であったと思います。今ならその式が正しいとわかる高校生も少なくありません。
もっと理解が難しいことだけどちゃんとやっていくべきことですね。
@@yj5666 超的外れ。自分の喋りたいことを基準に相手の文章を解釈した結果、相手の主張を捻じ曲げてそれに反論している。
サムネのタンパク質、なんか光りそう(小並感)
なぜブラックボックスになってしまうのかの説明が、まるでない。。。
ブラックボックスだから説明できなくね？
最後の方のスライドにある、「実験を繰り返す」行為をディープラーニングに置き換える事で結果が得られています。
このディープラーニングでは人間では物理的に不可能なほどの実験を試行回数を重ねることで特定のパターンを検出して最適な結果を得る。(全ての組み合わせを試し、得られた結果も更に全て組み合わせるを何重にも行う、このサイクル中に発生した良パターンの説明が出来ない為にブラックボックスとなる)
ブラックボックス問題は当然ながら業界に携わる当事者達が一番懸念をしているため、なぜその「結果」に辿り着いたかの「過程」を重要視するAIの研究も進んでいます。
普通にわかりそうですけどね
物理学科卒で元SE、現医療Ai開発者です。ブラックボックスなのにわかったふりをして大丈夫って言いきるのは危険だと思います。原発などがそうでしたよね。危険性を政治家も理解していなくてGOサインを出して、問題が生じたのだと思います。一般市民がわかる必要はないけど専門家でさえわからないって誤りがあっても信じ込むのもどうかと。しかも医療のことですから。イギリスの郵便局のシステムで大きなシステムのバグがあって大量解雇にあったり、裁判で禁固刑になった事件があってドラマにもなりましたが、それをよくわからず過信することは危険だと思います。わかった上でこれはおかしいのではという疑問を持つべきでしょう。
@@yj5666
ちゃんと原理の説明はなされてますよ。理解するのは高度な数学の知識が必要なので簡単ではないですけど、解らん解らんって言ってるだけで理解するのを諦めるのはいかがなものかと。物理学科卒でプログラミングにも精通しているのなら、少なくとも一般人よりかは理解できるのではないでしょうか？
そもそもこの分野の専門家はちゃんと仕組みを理解しているので心配ありません。この報道は少し変です。
AIってすごいよ(小並
これ、10年もすれば今は代表的な不治の病が劇的に治っていくね。
開発費のほとんどが臨床試験費なので、費用より成功確率に寄与すると思う。
さすがにファクトチェックなり裏付けは行うだろ。研究者をなめすぎ
髪の毛欲しい
高野和明先生の描いた未来がもうすぐそこに！（ジェノサイド脳）
ある技術段階で利害調整政策を極めると、その限界を越える新技術導入政策が必要な〝文明の循環（サイクル）〟
から、農耕、工業、情報社会に続き、因果法則を発見・適用できる画期技術ＡＩを活かす社会作りが不可欠です。
技術進歩に伴い重要政策も増える〝文明の潮流（トレンド）〟から、富の生産と配分のための技術的／経済・社会
政策に加え、人の向上と活用のための人的資源／行政管理政策も重要となるので、医療等への応用も必須ですね。
結果を出せるということは、結果を出すためのプロセスを理解する必要があると思うんだけど、なんでブラックボックスなんだろう？どのように計算してるのかわからんけど
高齢化が加速していくな
あれ？AIにこんな事はできないって騒いでた人達は息してるんだろうか？
そのブラックボックスを解明するAiがそのうちできるかも？
当然デメリットもある。それが社会に表出する頃には人間は考える生き物ではなくなってるだろう。
日本でも創薬に頑張る人はいるけど治験のことを人体実験という国民性なので日の目を見ることは残念ながらありません。優秀な人が宝の持ち腐れになるので海外にいくしかないです。
いや人体実験だろ
人体実験≠悪ってだけで
@@迫真のねっとり 人体実験って、安全性が高くなくてもやるってことですよね。治験は、理論的には問題がない筈で、動物実験もクリアした上でちゃんと念のためやるものです。全然違います。
@@yj5666いや違うだろw 両方とも人体実験なのは変わらん
違うと言うのであればそもそも認識が間違ってるからな
同じディープ系AIと言っても、今話題の2022年以降の生成AIとは全くの別物と考えていいと思うけどね。この手のAIは、うん十年前からある識別器として「特徴」を見つける事だけに特化したものだ。基本的にハルシネーションもないしね（識別した特徴の良不良は存在するが嘘はない）
まあ、衆議院選挙頑張れよ
このままだとマジで反AIの居場所なくなるぞ
@@hitsuki_karasuyama なぜ反AIにされたのか
複数の不正確な点があります。まず、現代の生成AIを過去の識別器と「全くの別物」とする見方は極端です。実際には、生成AIは識別器の技術を基盤として発展したものであり完全に切り離せるものではありません。また、現代のAIが「特徴を見つけることだけに特化している」という主張も正確ではありません。
さらに、「基本的にハルシネーションもない」「嘘はない」という主張は大きな誤りです。
この言説は現代のAIの特性や能力を正確に捉えておらず、その複雑さと進化を過小評価していると言えます。
@@おもち-i9s もちろん基盤となる技術が同じなのはその通りです。しかし2022年以降の生成AIブレークスルーで、技術や現象として完全に区別すべきでしょう。
爆発的に性能が向上した最大の理由は、「規模」と「複雑さ」です。重力の三体問題で、ある時点から突然カオス領域に入るのと同じで、理論も振る舞いも全く別物に変わります。
たとえば、昔のAIはハルシネーションの原因を正確に追求できましたが、今はカオスとして因果が切れています。そういう意味の「あり・なし」です。
（まるで、人間がある失敗を行ったときに、その判断原因を神経細胞伝達で定量的に説明・コントロールできないのと同じ）
@@momochi9790
ご指摘ありがとうございます。確かに、2022年以降の生成AIの進化は劇的であり、その影響は広範囲に及んでいます。ご説明の通り、「規模」と「複雑さ」の飛躍的な増大が、AIの能力を質的に変化させた点は重要です。三体問題のアナロジーは、この変化の本質を捉えていると思います。
ハルシネーションに関する指摘も興味深いです。現代の大規模言語モデルでは、出力の因果関係を完全に追跡することが困難になっているのは事実です。これは、人間の思考プロセスの不透明性に近づいているとも言えるでしょう。
ただし、「全く別物」という表現には若干の留保が必要かもしれません。確かに使用者の観点からは劇的に異なる存在に見えますが、技術的には連続的な発展の結果であるという側面も無視できません。
また、ハルシネーションの「あり・なし」という二分法よりも、その性質や頻度、影響の大きさの変化として捉えるのがより正確かもしれません。現代のAIでもハルシネーションの低減や制御に関する研究は続けられています。
結論として、2022年以降の生成AIが従来のAIと質的に異なる現象を示している点は同意します。ただし、その違いを理解する上で、技術の連続性と非連続性の両面を考慮することが重要だと考えます。AIの急速な進化を議論する際には、こうした複雑な側面を包括的に捉える必要があるでしょう。
🎉
AIは科学の手段であって、少なくとも自然科学ではない。その手段が科学を進展させたから、ノーベル賞を与えた。という認識だと思ってる。
もしくは、自然科学ではない科学にもノーベル賞を与えます。という1つ方針とも理解できる。
松尾先生は尊敬するが、「自然科学とは？」という認識には賛同できない。
つまり無限毛生え薬が爆速で作れるってことでええか？
あらゆる課題（貧困、食糧難、水不足、ごみ問題、資源、エネルギー、医療、少子化、人間関係…）には何よりもAIが一番有効。これに反論は通らないと思ってる。だからこそAIの研究開発を何よりも先に進めるべきであってベーシックインカムももっと進めるべき。正直言ってホワイトカラー的な知的な部分は99％AIで回すべきであってある意味ではAI研究者以外は2年以内にはあまり意味がない存在になってるって言ってもおかしくない。そしてAIの研究自体も自分自身で完結する可能性があるからAI研究者でさえいずれ不要になるって言ってもおかしくない。しかし監視とか制御の部分で人間は必要になるかもしれない（いずれはそれ自体もAIが行う）それ以前にAIにビビってたら何も始まらないから研究開発をどんどん進めるべき。これに反対する人間（反AI）が言いたいことは、簡単にまとめると「自分の趣味の分野に入り込んでほしくない」「現状でかなり稼げてる」「自分より賢いモノができることに対する恐怖」で簡潔にまとめられる。
ブルカラー的（現場作業とか）な仕事は、よっぽど高性能なロボットが出ない限りは8年くらい大丈夫かもしれない。
人間がやることに価値がある仕事（シェフ、音楽家、画家、会話）は人間がやることに価値があるという考え方の人がいる限りその市場は生き続けて80年くらいは残る可能性がある（その道にのめりこめないと市場には残れないだろう）
シンギュラリティが起きて人類滅亡とかSFでありそう
Williams Anna Thomas Paul Moore Edward
AIがエッㇻ率は高いできました。
思考停止丸投げ層を炙り出していっきに転換の契機
AIとか興味ないね
またアメリカホルホルのAIニュースかよ
世界が狭いんだよ日本のニュース番組
流石に時代遅れ笑
取り残されるよ、てか、現在進行形で取り残されてるか