Microsoft Researchは9月29日(現地時間)、生物学の複雑性に対応するAI研究システム「Quine (クワイン)」を発表した。Quineは生物学のマルチモーダルな世界モデルを構築し、モデル、科学ツール、文献、研究者を繋ぐインタラクティブなハーネスを含む。Broad Institute of Harvard and MITとの共同研究では、治療的腫瘍状態シフトを促進する化合物の優先順位付けにシステムが使用され、複数の湿式ラボアッセイでトップランクの候補が検証された。
Quineは、生物学における発見プロセスを科学的利用を通じて進化させるというMicrosoft Researchの長期的なビジョンを反映した研究プロジェクトである。20年以上にわたり計算生物学の分野に取り組んできた同社は、生物学がモデルやツールが示すような明確な境界で区切られていないという知見から、Quineを開発した。遺伝子がタンパク質に影響を与え、タンパク質が細胞内で相互作用し、細胞が組織を形成するなど、生物学的知識はスケールやモダリティを超えて連結される必要がある。
実験技術の進歩にもかかわらず、生物学は時間と複雑性によって制約されており、実験のみでは探求が困難な膨大な相互作用や設計空間が存在する。これに対し、大規模な機械学習、特に汎用基盤モデルや推論モデルの登場は、新たな可能性を示唆している。Quineは、生物学的システムの状態を表し、介入に対する進化を予測し、その結果を複数ステップ先まで推論できる「世界モデル」を目標としている。このシステムは実験を置き換えるものではなく、研究者が限られた実験室資源を投入する前に、計算によって潜在的な経路を探索し、提案し、ランク付けし、優先順位を付けることを可能にする。
Quineの核となる世界モデルは、配列、構造、機能、細胞状態、イメージングデータなど、生物学的モダリティとスケールにわたる共有表現を学習する。このマルチモーダル設計により、Quineは異なるモダリティからの証拠を利用して予測を通知し、単一ドメインの専門モデルでは分断されるか失われる可能性のある関係性を捕捉できる。このモデルは完全に正確である必要はなく、実験デザインに有用な情報を提供することを目指している。
具体的な応用例として、最も一般的な膵臓癌 (pancreatic ductal adenocarcinoma) の研究が挙げられる。Broad Institute of Harvard and MITとの共同研究では、Quineを用いて、癌の非遺伝的特徴、特に細胞状態が実行可能な治療標的となり得るかを探索した。Quineは、腫瘍細胞を治療に関連する状態へとシフトさせる可能性に基づいて化合物を予測し、優先順位付けした。古典的細胞状態から基底細胞状態への移行に焦点を当てた湿式ラボ研究では、Quineの最高ランクの化合物が、実験アッセイ全体で最大の意図されたシフトを生み出した。このプロセス全体は、数ヶ月かかる可能性のある作業をわずか1週末で完了させた。
Quineは研究目的の実験技術であり、臨床または医療用途を意図したものではない。その出力は不完全または不正確である可能性があり、資格のある研究者によるレビューと適切な科学的および実験的検証を必要とする。技術の成熟に伴い、Microsoft Discoveryなどの製品を通じてアクセスを拡大する予定だ。Quine Fellows programでは、科学者グループにシステムへのアクセスを提供し、自身の研究を加速させ、科学的フィードバックを提供する機会を与える。
参考: Microsoft Research Blog (アーカイブ) — 2026年9月29日 23:00 (JST)