オープンAIは、長寿科学の分野で新たなAIモデル「GPT-4b micro」を開発し科学分野に参入しました。
人間の平均寿命を10年延ばすことを目標としているレトロ・バイオサイエンシズとの共同研究により、GPT-4b microは山中因子の効果を50倍以上向上させる新たなタンパク質設計を提案しました。
山中因子を使用すると、体細胞を初期化し、多能性幹細胞(iPS細胞)に変換することができます。
この過程で細胞の老化がリセットされ、若々しい状態に戻すことが可能です。極端に言えば、AIの活用によって研究が加速し、老化を制御することが現実味を帯びてきたと言えます。
しかし、世界のトップ企業が競争を繰り広げるAIや仮想空間分野において、日本の先端デジタル技術への取り組みの遅れは非常に深刻です。
半導体政策においては、ギリギリのところで危機を回避しましたが、日本の「デジタル」対応の遅延がもたらす影響は、インターネット敗戦国となったことで生じる安全保障や経済安全保障の問題をはるかに凌駕する深刻な事態を招く可能性があります。
以下の記事が掲載されている「MITテクノロジーレビュー日本版」は、米国マサチューセッツ工科大学(MIT)の出版物「MIT Technology Review」の日本語版です
山中因子(Yamanaka factors) は、体細胞を初期化して**多能性幹細胞(iPS細胞)**へと変換するために必要な4つの特定の遺伝子(またはタンパク質)を指します。この画期的な発見により、京都大学の山中伸弥教授は2012年にノーベル生理学・医学賞を受賞しました。
このOpenAIの長寿科学に特化したAIモデルの開発は、社会に以下のような多方面での影響を及ぼす可能性があります。
1. 健康と医療分野への影響
• 老化関連疾患の克服
• 山中因子を活用したタンパク質設計が進化することで、老化に伴う疾患(アルツハイマー病や心血管疾患など)の予防や治療法が大きく進展する可能性があります。
• 高齢者の生活の質(QOL)が向上し、健康寿命の延伸が期待されます。
• 個別化医療の促進
• AIは個人の遺伝情報や健康データを解析し、個別化された治療計画や予防策を提供することが可能になります。
2. 社会構造への影響
• 高齢化社会の課題解決
• 健康寿命が延びることで、医療費や介護費の削減が期待されます。
• 高齢者が長期間にわたり社会参加することで、労働力不足や経済活力の低下を緩和する可能性があります。
• 人口動態の変化
• 平均寿命の延びにより、退職年齢の引き上げや年金制度の見直しなど、社会システムに対する調整が必要になる可能性があります。
3. 科学と技術の進展
• 新たな研究手法の確立
• AIのタンパク質設計能力は、長寿科学だけでなく、創薬やバイオテクノロジー全般において新しい発見の加速を促します。
• これにより、新薬の開発期間やコストの大幅な削減が見込まれます。
• 異分野への応用
• 長寿科学での成功は、AIが他の生物学や化学分野での応用にも影響を与えるでしょう。たとえば、農業や環境科学における生体分子の活用が進む可能性があります。
4. 倫理的・社会的課題
• アクセスの不平等
• 高度な医療技術が一部の富裕層や先進国に集中することで、健康格差が広がる可能性があります。
• 寿命延長の社会的影響
• 人口増加に伴う資源の消費や環境負荷の問題が顕在化する可能性があります。
• 長寿命社会における高齢者と若年層の役割分担や世代間格差が新たな課題となるでしょう。
• 倫理的議論の必要性
• AIを用いて人間の寿命を人工的に延ばすことへの倫理的懸念(「自然の摂理に反する」など)や、その技術の濫用に対する監視が求められるでしょう。
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