
OpenAI の政策・研究・科学チームは4月15日、生命科学分野でのAI活用を拡大することを主張する報告書を公表し、正式に公開される前に独占的にAxiosへ事前共有した。この報告書は3つの主要な政策要求を提示している。医療・科学データへのオープンなアクセス権、先進的なAIを「国家級研究資源」として位置づけること、そして計算能力・実験室・エネルギーなどの物理的な基盤インフラへの投資を増やすことだ。
OpenAIの報告によれば、3つの主要な政策要求は次のとおりだ。
· 医療・科学データへのアクセスのオープン化:政府に対し、関連データの公開取得の手段を拡大することを主張
· AIの国家級資源としての地位:先進的なAIシステムを国家レベルの研究資源として位置づけることを提案
· インフラ投資:計算能力、実験室、エネルギーの基盤インフラに対する資金投入を増やすよう求める
報告で引用された分析によれば、AIツールは臨床試験の各段階のタイムラインを20%超短縮でき、またAIにより実験室のプロセスを数か月から数日に圧縮できるとしている。報告は特に、GPT-5 Proが、有効な治療法が現時点で存在しない疾患に対して、既存のFDA承認薬を新たな用途に転用するために活用されていると述べている。
2025年の年央にNature Medicineで発表された論文によれば、AI支援によって発見された薬のうち、臨床試験に進んだ数はごくわずかであり、第三相臨床試験を完了したものは現時点で1件もない。論文は同時に、AIが見出した薬の第二相臨床試験における失敗率は、従来の方法で発見された薬と同程度であることも記録している。論文の研究者は本文中で「AIは薬物開発に有意義で継続的な破壊的変化をもたらし得るのかというこの問題は、いまだに答えが出ていない」と述べている。
同じ週に、Amazonは、研究者が薬物分子を設計するのを支援することを目的とした、AI駆動の薬物分子生成ツールであるBio Discoveryの提供開始を発表した。
Axiosが独占的に事前共有した、OpenAIが公表した報告書によれば、3つの要求は次のとおりです。医療・科学データへのオープンなアクセス、先進的なAIを国家級研究資源として位置づけること、そして計算能力、実験室、エネルギーの基盤インフラへの投資を増やすこと。
2025年の年央にNature Medicineで発表された論文によれば、AI支援によって発見された薬で、第三相臨床試験を完了したものは現時点で1件もなく、またAIが発見した薬の第二相臨床における失敗率は従来の手法で発見された薬と同程度である。論文の研究者は、AIが薬物開発に与える「継続的な影響」は「依然として未回答だ」と述べている。
Amazonが発表した告知によれば、Bio DiscoveryはAI駆動の薬物分子生成ツールであり、研究者が薬物分子を設計するのを支援することを目的としている。稼働開始時期は、OpenAIの生命科学報告書の公開時期と同じだ。
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