AIはまだがんを治せない Vivodyneが説く「因果データ」の壁

米新興企業Vivodyneが、AIによるがん治療の実現にはまだ遠い距離があると訴えています。同社CEOのAndrei Georgescu氏は、現在のAIモデルは「マウスのがんは治せても人間のがんは治せない」という矛盾を抱えていると指摘。原因は、AIが学習しているのが細胞の「状態」だけで、その状態がどのような刺激で変化したかという因果関係のデータが欠けているためだといいます。Vivodyneはロボット実験基盤でこの因果データを大量に生成し、約8,000万ドルの資金調達を進めています。

背景

AI創薬をめぐっては、AlphaFoldのようなタンパク質構造予測の成果が大きな注目を集めた一方で、それが実際の新薬承認や治療法の確立に直結した例はまだ限られています。がん研究では従来、マウスなど動物モデルでの実験結果がヒトに再現されないケースが多いことが長年の課題とされ、ヒト由来の組織や細胞を使った代替モデルの必要性が繰り返し指摘されてきました。

詳細

Vivodyneの主張の核心は、既存のAIモデルが学習しているデータの「質」にあります。CEOのGeorgescu氏は「学習はすべて細胞の静的なスナップショットに対して行われており、モデルは(刺激条件で)条件付けされていない」と述べています。つまり、AIは「細胞状態A」「細胞状態B」というパターンは認識できても、「Bはある刺激によってAから生じた」という因果メカニズムまでは理解していないという指摘です。

同社はこうしたデータを集めるため、肝臓・気道・骨髄などヒト組織を培養し、薬物などの刺激を与えて変化を追跡する実験を、常時数十万件規模で走らせているとしています。これにより得られる一致率(肝臓94%・気道96%・骨髄100%)を、動物実験の代替や補完となりうる根拠として示しています。

なお、Anthropic CEOのDario Amodei氏は、AIによるがん治療の主張について「陳腐化した」表現だとした上で、「実際に効果を持つのは、本当にがんを治すことだ」という趣旨の発言をしたと報じられています。

なぜ重要か

AIとヘルスケアをめぐっては、「AIが病気を治す」といった見出しが期待先行で広がりやすい分野です。今回の報道は、そうした期待と、実際の創薬プロセスに必要なデータの中身との間にあるギャップを、業界の当事者自身が指摘した事例として注目されます。日本でも創薬・ヘルスケア領域でAI活用の議論が進んでいますが、モデルの性能そのものよりも、学習データの質や収集方法が成果を左右するという論点は、業種を問わず参考になる視点です。バイオテック分野への投資や提携を検討する企業にとっても、成果を評価する際の物差しの一つになり得ます。

今後の見通し

Vivodyneが示す精度や処理能力の数字が、実際の新薬開発や臨床試験にどこまでつながるかは、今後の実績の積み重ね次第といえそうです。AI創薬をめぐる期待と現実のギャップについては、他の企業や研究機関からも同様の指摘が今後さらに出てくる可能性があります。