Foundry Labs / コミュニティから
生物学のAI：データ・仮説・検証をつなぐ
目次
生物学のAIが扱う証拠には、配列、測定値、画像、論文、実験結果などがあります。Tokyo AIの「Bio x AI」では、科学的発見と植物バイオテクノロジーの話題から、予測を出すだけでは足りないことが見えてきました。仮説をデータにさかのぼり、次にどう検証するかを決められる必要があります。
証拠のつながりを残す
Sucheendra Kumar Palaniappan氏は、生物学の発見を支えるエンジンという構想を紹介しました。異なるファイルを一つのモデルに入れるだけでは実現しません。同じ生物学的対象にデータセットごとに別の名前が付くことも、測定値が特定の試験条件に依存することもあります。論文の主張が別の生物や環境を指している可能性もあります。提案された関係の根拠を研究者が追えるようにする必要があります。
Paula Elbl氏の植物システムと化学的多様性に関する発表は、その具体例です。有用な化合物を探すには、生物の多様性、採取、実験室での検証が伴います。AIは候補を絞る助けになりますが、次の実験も答えの一部です。試料の由来、前処理、予測の根拠が分からない順位表だけでは行動しにくいでしょう。
仮説を検証計画にする
植物由来の化合物をさらに調べるか検討するチームを、説明用の例として考えます。AIが過去の観測、化学測定、関連論文をつなぎ、次の試料や試験を提案します。研究者には各情報の出典、欠けているデータ、その試験で競合する仮説を区別できるかを示すべきです。これはイベントで報告された成果ではありません。
研究プラットフォームを実務で使うには、データ取り込み、仮説の審査、実験設計、結果の記録を同じ識別子と来歴でつなぎます。予測に反する結果も残します。目標は、生物学的検証を省くことではなく、学習の循環を速く、追跡しやすくすることです。
Tokyo AIは、Foundry Labsが運営する日本の開発者、研究者、ビジネスリーダーのコミュニティです。イベントページもご覧ください。
Sucheendra Kumar Palaniappan氏とPaula Elbl氏の講演資料は、ご希望に応じてご案内できます。お問い合わせフォームからイベント名と登壇者名をお知らせください。
登壇者
- Sucheendra Kumar Palaniappan：科学AI・システム生物学の実務家。
- Paula Elbl：Cyanotype Bio共同創業者・CSO。