最近、ARC InstituteとNvidiaは、生物学の複雑な現象を深く解読することを目的とした、100,000を超える生物のDNAデータに基づいた画期的な技術であるEVO2生物学的AIモデルを共同でリリースしました。 EVO2は、研究者が異なる生物の遺伝的配列で発見するために何年も必要とするパターンを特定することができ、疾患関連の変異の認識を大幅に改善し、単純な細菌に匹敵する完全に新しいゲノムを設計することができます。このテクノロジーのリリースは、生物医学研究の新しい時代を示しています。
EVO2のトレーニングプロセスには、93兆以上のヌクレオチドを処理し、その前身であるEVO1をはるかに超えています。開発チームは、カリフォルニア州パロアルトに拠点を置く非営利生物医学研究機関であるNvidiaとARC Instituteで構成され、スタンフォード大学、カリフォルニア州バークレー、UCサンフランシスコの研究者と緊密に連携しています。 EVO2は、コンピューティングパワーに優れているだけでなく、透明性と解釈可能性を積極的に調査します。科学研究のオープン共有を促進するために、研究チームはEVO2のトレーニングデータ、コード、モデルの重みを開示し、これまでで最大の完全なオープンソースの生物学的AIモデルになりました。
ARC研究所の共同設立者であり、UCバークレーの助教授であるPatrick HSUは、EVO2の開発は生成生物学の分野における重要なブレークスルーであると述べました。この技術を通じて、機械はヌクレオチドの言語を「読み取り」、「書き」、「考える」ことができ、生物学的研究の進歩を大いに促進できます。 EVO2のトレーニング能力は、大規模な言語モデルに匹敵し、疾患の突然変異を予測し、潜在的な人工寿命を設計する際の強い可能性を示しています。
さらに、EVO2は生物療法の設計に関する新しいアイデアも提供します。たとえば、特定の細胞型によって活性化された遺伝子療法を標的とする可能性があり、それにより副作用が減少し、治療の精度が向上します。 EVO2の開発は、技術的なブレークスルーを達成しただけでなく、生物学の理解に大きな影響を与えました。
モデルの責任ある発達を確保する際、研究者は、人間や他の複雑な生物に感染する病原体に関するデータを故意に除外しました。 Nvidiaのデジタル生物学のディレクターであるAnthony Costaは、EVO2が基本的な生物学的モデルの限界を突破し、世界中の科学者に人間が直面している主要な健康と疾患の課題に対処するための強力な共同ツールを提供すると述べました。この技術には幅広いアプリケーションの見通しがあり、将来の生物医学研究で重要な役割を果たすことが期待されています。