数千のAIが数カ月かかる脳のデータ分析を32分で完了、OpenAIなど

米OpenAIとPerturbAI、米スクリプス研究所（Scripps Research）の共同研究チームは2026年10月21日、数千規模のAIエージェントを活用し、数百万個のマウス脳細胞におよぶ実験データを32分で分析・解釈したと発表した。人間が1件ずつ手作業で進めた場合に数カ月から1年を要すると試算される分析と文献調査を短時間で終え、アルツハイマー病やパーキンソン病などの理解につながる新たな生物学的知見を導き出した。

散逸した科学的知見を結びつける分散型推論

現代の生物学実験では、数千に及ぶ遺伝子の改変が数百万の細胞に与える影響を一度に測定できるようになっている。一方で、得られた膨大な実験結果が人間の疾患にどのような意味を持つかを解明するには、過去数十年にわたり複数の専門分野に散らばった科学的知識と結びつける必要がある。実験データの規模が研究者の調査能力を大きく上回る中、有望な発見が見落とされる課題があった。

この課題に対し研究チームは、「GPT-Rosalind」で駆動する数千のAIエージェントに作業を分散させる「分散型生物学的推論」と呼ばれる手法を採用した。エージェント群はマウス脳全体の遺伝子破壊の影響を記録したCRISPRアトラスを調査し、各エージェントが特定の遺伝子破壊の調査、細胞応答の分析、関連論文の検索、想定される生物学的メカニズムの提示を担った。それらの報告を統合し、遺伝子、細胞への影響、学術論文、想定される作用機序を網羅した「推論アトラス」を作成した。

脳疾患の原因解明につながる新たな手掛かり

AIエージェント群は、病気のメカニズム解明につながる具体的な知見を発見した。例えば、細胞の成長を制御する遺伝子「Tsc1」と「Tsc2」を比較した際、運動機能を司る小脳において、Tsc2を破壊した場合にのみ神経伝達に関わる多数の遺伝子活性が変化するという予期せぬ差異を特定した。また、パーキンソン病に似た症状を示すペリー症候群に関連する「DCTN1」遺伝子の破壊がコレステロール合成遺伝子の発現を増やすことを突き止め、細胞内のコレステロール輸送異常が神経変性に関与している可能性という新たな仮説を導いた。

カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）のトマシュ・ノヴァコフスキ准教授は、「神経機能とコレステロール代謝の潜在的な関連性は、それらを統合することで疾患の生物学について新たな考え方をもたらすことを示している」と評価している。また、ケンブリッジ大学のサラ・タイクマン博士も、AIが細胞アトラスの探索を助け、予期せぬ観察を検証可能な新たな問いへと変える支援になり得ると述べている。

専門家による検証と推論アトラスの公開

研究チームがAIの構成を比較したところ、単一のAIエージェントに全データを処理させた場合は最大負荷時に引用した文献が11件にとどまったのに対し、分散型エージェント群は700件以上の文献を引用した。人間の専門家によるブラインド比較評価でも、75%の割合で単一エージェントよりも分散型エージェントの作成した報告書が支持された。作成された推論アトラスはすでに公開されており、世界中の研究者が関連遺伝子の比較や新たな手掛かりの探索に利用できるようになっている。