Daphne Koller氏によれば、最近人気を集めているOpenAIの「DALL・E」や「ChatGPT」などで使用されている生成AIモデルは、今後がん研究のブレークスルーのために重要なツールになる可能性がある。Koller氏はAIのパイオニアの1人であり、ライフサイエンスAI企業であるInsitroの共同創業者で最高経営責任者（CEO）だ。
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同氏は、スタンフォード大学の人間中心AI研究所が米国時間10月24日に開催したワークショップ「New Horizons in Generative AI: Science, Creativity, and Society」で行った講演で、「私たちが取り組んでいる作業は、組織病理学の言葉を学び、それを使って潜在的な創薬ターゲットを見つけることだ」と語った。
Koller氏は、スタンフォード大学の計算機科学非常勤教授を務めている。同氏は講演で、新たな創薬ターゲットの発見につながる2段階のプロセスについて説明した。
Insitroの機械学習AI技術は、その第一段階として、生検で得られたがん組織の画像を分析する能力を持っている。同氏は「人間の病理学者は通常、何十億ものピクセルの画像を最終的に3つの数字に分類する」と説明した。「しかし、それらの画像にはるかに多くの情報が含まれていることは明らかだ」
機械学習を利用することで、コンピューターが本当の意味で病理組織学の言語を学び、がんを持つ患者の遺伝子の変化を90％から95％の精度で予想できるようになるとKoller氏は言う。
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「つまり、スライド標本を見れば、その患者には別の患者にはない特定の遺伝子変異があることを見分けられるということで、これは人間の臨床医にはできないことだ」
