OpenAI、PerturbAI、そしてスクリップス研究所（Scripps Research）は2026年10月19日(現地時間)、数千のAIエージェントを活用し、数百万の脳細胞データから新たな生物学的研究の手がかりを発見したと発表した。GPT-Rosalindを搭載したこれらのエージェントは、既存の実験データをわずか32分で分析・解釈し、遺伝子破壊の影響を科学文献の知見と結びつけることで、疾患理解と治療法開発に向けた予期せぬ生物学的関連性を特定した。
この研究では、AIが大規模な生物学実験データから得られる知見をより深く探求できるよう支援する可能性が示された。現代の実験は科学者が徹底的に調査できる量をはるかに超えるデータを生成しており、AIはこれまで見過ごされがちだった有望な手がかりを発見する手助けとなる。
研究チームは分析作業を数千のAIエージェントに分散させ、「分散型生物学的推論」と称するアプローチを採用した。エージェントは、マウス脳の様々な細胞タイプにおける遺伝子破壊の影響を示す「全脳CRISPRアトラス」というデータセットを調査。各エージェントは特定の遺伝子破壊を分析し、細胞応答を検証、関連する科学文献を検索し、結果に対する説明を提案した。これらの報告は、遺伝子、細胞効果、関連論文、および生物学的メカニズムを結びつける「推論アトラス」として統合された。研究チームの推定によれば、人間が同様の分析と文献レビューを一つずつ実施した場合、数ヶ月から一年を要するとされる。
AIエージェントは人間の分析結果を再現しつつ、追加の手がかりを発見した。その新規性および科学的価値に関する評価は、人間の専門家による判断とも一致した。これらの知見は、提案された生物学的メカニズムを検証するために必要なさらなる実験の優先順位付けに貢献する。特に、脳疾患理解のための新たな手がかりとして、2つの疾患関連遺伝子 Tsc1 と Tsc2 が脳細胞に与える予期せぬ差異や、コレステロール調節と神経変性との潜在的な関連性が特定された。例えば、小脳において Tsc2 破壊が神経細胞間通信に関わる数十の遺伝子の活動を変化させる一方で、Tsc1 破壊では変化が少ないことが示され、これはヒトの結節性硬化症の治療法開発に新たな方向性を示す可能性がある。
研究者は本日より推論アトラスを探索可能であり、関連遺伝子の比較、予期せぬ応答の調査、および有望な研究リードの特定が可能となる。単一のAIエージェントと比較した場合、数千の分散型エージェントはより広範な文献を引用し（最大で700以上に対し11）、人間の専門家も分散型エージェントの解釈を好む結果となった。このアプローチは、細胞内の物質輸送に関わる DCTN1 遺伝子がコレステロール生成関連遺伝子の発現を増加させるという知見と、コレステロール輸送の問題がコレステロール生成を増やす可能性を関連付け、コレステロール分布の変化が神経変性につながる可能性や、その正常化が神経細胞を保護できるかといった新たな検証可能な仮説を提示している。
参考: OpenAI Blog (アーカイブ) — 2026年10月19日 21:00 (JST)
原文ハイライト"The agents connected the effects of gene disruptions with findings from scientific literature"