AIの秘密を解明するSQUIDによる遺伝子研究の新たな可能性

Tokyo人工知能は今や私たちの生活に欠かせない存在となっています。それは生物学や生命の研究にも役立っています。例えば、AIは大量のゲノムデータを迅速に解析し、新しい治療法のターゲットを見つけ出すことができます。しかし、科学者たちは現在のAIモデルがどのようにこれらの結論に達するのかを理解していません。

コールドスプリングハーバー研究所（CSHL）の科学者たちは、新しいツール「SQUID」を開発しました。このツールは、Surrogate Quantitative Interpretability for Deepnetsの略で、AIモデルがどのようにゲノムを解析するかをより簡単に理解できるようにするものです。

SQUIDは他のツールより優れており、安定した結果を提供し、バックグラウンドノイズを低減し、遺伝子変異についてより正確な予測を可能にします。

CSHLの助教授であるピーター・クー氏によれば、SQUIDが成功しているのはその独自のトレーニング方法によるものです。AIモデルを研究するための多くのツールは、コンピュータービジョンや自然言語処理から来ており、ゲノミクスには役立つが理想的ではありません。それに対し、SQUIDは定量遺伝学からの長年の知識を活用しているため、特に際立っています。

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SQUIDは、最初に10万以上の異なるDNA配列のライブラリーを作成します。次に、MAVE-NN（多重アッセイの変異効果ニューラルネットワーク）というプログラムを使用してこれらの配列を解析します。MAVE-NNを使うことで、科学者たちは同時に数千もの仮想実験を実行でき、AIがどのようにして最良の予測を行うかを理解する助けとなります。

仮想実験は、実際の実験をより良く、より正確にする助けになります。研究の共著者であるジャスティン・キニー教授は、仮想実験が実際の実験に取って代わることはできないと言っています。しかし、それらは貴重な情報を提供してくれます。科学者がゲノムの各部分の機能についての理解を深めたり、患者における突然変異の影響を考察する上で役立ちます。

多くのAIモデルが存在し、新しいものが次々と開発されています。クーやキニー、そのチームは、科学者が自分たちの研究に最適なモデルを選ぶ際に、SQUIDが役立つことを期待しています。人間のゲノムはすでに解読されていますが、その理解は依然として難しいままです。SQUIDは、遺伝子に関する新たな発見が医療に与える影響をより明確に示すことによって、その助けとなるかもしれません。