AIががんを治せていない理由は、その学習データのほとんどが人間の組織から来ていないことかもしれない
ロボット実験室でヒト組織を育てる企業Vivodyneが8月19日、TechCrunchに一つの主張を示した。売り込みの部分を差し引いても、真剣に受け止める価値がある。創薬モデルは主に細胞の静的なスナップショットと動物実験で学習しており、動物で効いた薬のおよそ十のうち九はヒト試験に入ると失敗する。同社の立場はこうだ。モデルに足りないのはパラメータではなく、ヒトの生物学についての因果データである——ヒトの組織に実際に何かを与えたとき、それが時間とともに何をするかの記録だ。その答えがHIVEと呼ぶロボットシステムで、二十種類のヒト組織を育て、人の手を介さず投与と観察を行う。同社によれば、その規模はいま全米の臨床試験を合わせたおよそ二倍にあたるという。予測精度は肝毒性で94%、気道の挙動で96%、骨髄で試した二十種の抗がん剤では既知の結果と完全に一致したと報告している。大手製薬会社八社が早期アクセスに対価を払った。Vivodyneの調達額は8000万ドル近い。これらの精度の数字は同社自身のものであり、第三者による再現はまだない。
なぜ重要かAIと医療をめぐる約束のほとんどは、ボトルネックが知能にあると前提している。これはボトルネックが計測にあるという主張だ。マウスとシャーレの細胞から取ったデータに、ますます大きなモデルを当てはめ続け、予測がヒトで成り立たないと驚いてみせる——そういう営みだったのではないか、と。感心するのではなく検証できる主張であり、その一点だけでもこの分野の大半より先を行っている。個々の百分率は社外の誰かが再現するまで宣伝として扱ってよい。だが根底の論点はより重いものとして扱うべきだ。もしそれが正しいなら、AI医療の次の本当の前進は、より大きなモデルからではなく実験室のロボットからやって来る。
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