Googleは2025年2月、Gemini 2.0をベースとして科学研究に特化したAIアシスタント「AI co-scientist」を発表しました。生物学や医学分野のプレプリントサーバーであるbioRxivで発表された論文では、科学者らが10年間かけてたどり着いた細菌の薬剤耐性に関する問題の答えに、AI co-scientistがわずか2日で到達したと報告されています。
AI mirrors experimental science to uncover a novel mechanism of gene transfer crucial to bacterial evolution | bioRxiv
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.19.639094v1.full
Google’s AI co-scientist could enhance research, say Imperial researchers | Imperial News | Imperial College London
https://www.imperial.ac.uk/news/261293/googles-ai-co-scientist-could-enhance-research/
Google’s AI ‘co-scientist’ cracked 10-year superbug problem in just 2 days | Live Science
https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/googles-ai-co-scientist-cracked-10-year-superbug-problem-in-just-2-days
薬剤耐性とは、感染性を持つ細菌やウイルスが複数の抗生物質に対して耐性を獲得することを指しており、世界中で深刻な健康問題を引き起こしています。アメリカのワシントン大学などの研究チームは、2050年までに薬剤耐性菌による死者が3900万人を超えると推定しており、病原体が薬剤耐性を獲得するプロセスを理解し、対策することが急務となっています。
イギリスのインペリアル・カレッジ・ロンドンで微生物学教授を務めるホセ・ペナデス氏らの研究チームは、細菌に薬剤耐性をもたらす「capsid-forming phage-inducible chromosomal islands(cf-PICIs：カプシド形成ファージ誘導性染色体島)」というファージの移動性遺伝要素(ファージサテライト)が、さまざまな種類の細菌に感染するメカニズムについて長年にわたり研究してきました。
10年にわたる調査と実験の結果、cf-PICIsは一般的なファージが遺伝物質を細胞に注入するために用いる「尾部」を持たないカプシドを放出し、その他のファージの尾部と相互作用することで、さまざまな細菌に感染することがわかりました。この研究結果は、2025年2月11日にbioRxivで掲載された未査読論文で報告されています。
Chimeric infective particles expand species boundaries in phage inducible chromosomal island mobilization | bioRxiv
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.11.637232v1
そんな中、ペナデス氏らはGoogleの研究チームから、AI co-scientistの性能テストを依頼されました。そこでペナデス氏らはこの調査結果を公にする前に、AI co-scientistに対して「cf-PICIsがどのようにして異なる細菌種に感染するのか」という問題の仮説を立てるよう指示しました。
研究チームがAIに提供した補足情報には、ファージサテライトに関する背景情報やcf-PICIsに関する主要な論文などが含まれていました。しかし、今回研究チームが発見した研究内容については伝えなかったとのこと。
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