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イスラエル軍がガザ地区で潜在的な標的を特定するために人工知能（AI）を活用していることが、米国の関心を引いています。ホワイトハウス国家安全保障報道官ジョン・カービーは、この問題に関する報道を調査中であると述べました。彼は+972マガジンとローカル・コールで報道された内容を特に指摘しましたが、その内容はまだ検証されていません。このイスラエルのプログラムは”ラベンダー”と呼ばれ、AIシステムを用いて数万人の個人を暗殺の潜在的な標的としてマークしているとされています。

これらの主張に反して、イスラエル国防軍（IDF）は、彼らが極端な容疑者や標的を特定するためにAI技術を使っていないとの主張を否定しました。IDFが発表した声明によると、情報システムは標的特定プロセス中の分析者のツールとして機能しています。人工知能の使用は、テロリストの活動家を特定したり、個人のテロリストとしての所属を予測することを意図しているわけではありません。IDFは、彼らのアナリストが独立した調査を行い、特定された標的が国際法とイスラエルのガイドラインに適合しているかを検証することを強調しています。

さらに、カービーは、イスラエルの安全内閣がエレズ検問所を開放し、より多くの人道援助をガザに入れることを承認したという報道に言及しました。カービーは、この開放の可能性を歓迎し、これは最近のベンジャミン・ネタニヤフ首相とジョー・バイデン米国大統領の通話中に議論された内容と一致していると断言しました。

バイデン大統領も同じ通話中、イスラエルのガザ攻撃を条件付きで支持する意向を表明し、人道支援従事者や市民の保護が講じられることを前提としました。ホワイトハウスは、弱者を保護する重要性を強調しました。

この記事は、イスラエル軍がガザで潜在的な標的を特定する際に人工知能（AI）を使用していることについて論じています。ホワイトハウスがこれらの報道を認め、調査していることが明らかになっています。”ラベンダー”として知られるこのイスラエルのプログラムは、AIを最小限の人間監督で使用し、個人を暗殺の潜在的な標的として指定するとされています。

イスラエル国防軍（IDF）は、これらの主張を否定し、彼らのAIの使用が極端な容疑者を特定したり、個人のテロリストの所属を予測することを意図していないと述べています。IDFは、国際法とイスラエルのガイドラインに基づいて特定された標的を独立して検証するようアナリストに指示しています。

AIに関連した論争に加えて、報告によるとイスラエルの安全内閣は、エレズ検問所を開放し、より多くの人道援助をガザに送ることを承認したとされています。ホワイトハウスは、この開放を歓迎し、最近のベンジャミン・ネタニヤフ首相とジョー・バイデン大統領の協議と一致していると述べています。

バイデン大統領は通話中、イスラエルのガザ攻撃を条件付きで支持する考えを表明しました。これは、人道支援従事者や市民を保護するために具体的な措置が講じられることを条件としています。ホワイトハウスは、弱者を保護することの重要性を強調しました。

重要なのは、現在のガザの状況について、パレスチナのイスラム主義組織ハマスによる攻撃があり、それにより多くの人命が失われました。イスラエルはこれに応じて軍事攻撃を開始し、地元の保健省によれば、これにより多くの死傷者が出ており、ガザの大部分の人々が避難を余儀なくされました。また、飢餓危機とジェノサイドの非難があり、イスラエルはこれを否定しています。

イスラエル軍のAI使用と関連論争に関する詳細情報については、IDFの公式ウェブサイトをご覧ください。このウェブサイトでは、IDFの活動、技術、およびガイドラインについて詳細な洞察が提供されています。… Read the rest

人工知能（AI）は様々な産業に革命をもたらしており、コンテンツ創成分野も例外ではありません。5月から、メタタグがAIが生成したコンテンツをラベル付けするために使用される予定となっています。この動きは、オンラインコンテンツの透明性を高め、読者がAIが生成したコンテンツと人間による記事を区別できるようにすることを目的としています。

AIが生成したコンテンツとは、人工知能技術の支援を受けて作成される記事、ブログ投稿、その他の文章資料を指します。これらのアルゴリズムは膨大なデータを分析し、パターンを学習し、与えられたパラメータに基づいて一貫性のある、適切なコンテンツを生成するよう設計されています。

AI駆動のコンテンツ作成ツールが普及するにつれ、透明性の確保と情報の信頼性の維持がますます重要となっています。AIが生成したコンテンツにラベルを付けることで、読者は情報のソースをより理解し、その信頼性について的確な判断をすることができます。

AIが生成したコンテンツは、コンテンツ作成プロセスを効率化し、価値ある洞察を提供する可能性があります。ただし、機械生成情報に依存することによる正確性、偏り、倫理的含意についての懸念も呼び起こします。AIが生成したコンテンツのラベリングは、これらの懸念に対処し、デジタルプラットフォームに信頼を育むための一歩となります。

よくある質問：

Q: AIが生成したコンテンツとは何ですか？
A: AIが生成したコンテンツとは、人工知能アルゴリズムを使用して作成される記事、ブログ投稿、その他の文章資料のことです。

Q: AIが生成したコンテンツにラベルを付けることはなぜ重要ですか？
A: AIが生成したコンテンツにラベルを付けることで、読者は機械生成と人間による記事を区別でき、オンライン情報の透明性と信頼性を促進します。

Q: AIが生成したコンテンツの利点は何ですか？
A: AIが生成したコンテンツは、コンテンツ作成プロセスを効率化し、有益な洞察を提供することができます。

Q: AIが生成したコンテンツに関する懸念事項は何ですか？
A: AIが生成したコンテンツは、機械生成情報に依存することから、正確性、偏り、倫理的含意について懸念が生じます。

Q: AIが生成したコンテンツのラベリングはどのように実施されますか？
A: 5月から、AIが生成したコンテンツにラベル付けするためにメタタグが使用されます。これにより、情報の透明性が高まり、情報のソースが示されます。

【参考リンク】
– マーケッツアンドマーケッツ: AIに関するコンテンツ作成市場レポート
– BBC: メディアとエンターテイメントにおけるAI
– フォーブス: 創造的なコンテンツ作成のAIの可能性の解放… Read the rest

中国の人工知能（AI）生成コンテンツの利用は、世界の選挙や民主主義プロセスへの潜在的な影響について懸念が高まっています。現時点ではこのコンテンツが選挙結果に及ぼす影響は限定的かもしれませんが、中国がAI生成のミーム、ビデオ、オーディオを活用する実験を増やしていることは将来的にはより影響力を持つ可能性があります。

最近、中国は偽のソーシャルメディアアカウントを使用して有権者の意見調査を行い、それによって最も分断される問題を特定しています。この手法により、中国は有権者層の情報を収集し、影響作戦を最大限に活用できます。社会内の分裂を理解することで、中国は効果的にメッセージをターゲットにし、選挙結果に影響を与える可能性を秘めています。これは、今年の台湾大統領選挙で確認された事例です。

中国が外国の選挙でAI生成のコンテンツを使用することは、技術を地政学的な目的に活用するトレンドの拡大を示しています。これは、Microsoft Threat Intelligenceが国家主導の資料でAIコンテンツを利用して外国の選挙に影響を与えるのを初めて観察したことであり、本日の地政学的な情景でデジタル戦争の増加する重要性を浮き彫りにしています。

中国のAI生成コンテンツの使用により、民主主義に対する懸念が高まりました。テクノロジーが進化するにつれて、外国の行為者が世論を操作し、政治的な風景に影響を与える可能性が高まるでしょう。政府とテクノロジー企業は、これらのリスクを認識し、民主主義プロセスの完全性を保護するための必要な措置を講じる必要があります。

より多くの情報は、World Economic Forumのウェブサイトで入手できます。このページでは、AI技術の現状、その潜在的な利用方法、そしてさまざまなセクターへの影響についての洞察が提供されています。

よくある質問

– AI生成コンテンツとは何ですか？
AI生成コンテンツとは、人工知能技術を使用して作成または編集されたミーム、ビデオ、またはオーディオなどのメディア形式を指します。これらの技術は、人間の創造性や知性を模倣する方法でコンテンツを生成または変更することができます。

– 中国はどのようにAI生成コンテンツを使用していますか？
中国は、AI生成コンテンツを利用して地政学的な目標を達成し、選挙結果に影響を与えるためのツールとして使用しています。偽のソーシャルメディアアカウントを使用して、中国は有権者を分断する主要な問題に関する情報を収集しています。この情報により、彼らは影響作戦を最大限に活用するために調整することができます。

– 中国のAI生成コンテンツの利用にはどのような意味がありますか？
中国がAI生成コンテンツを利用することは、世界中の民主主義に対する重大な挑戦を提起しています。技術が進化するにつれて、外国の行為者が世論を操作し、選挙結果に影響を与える可能性は増すばかりです。政府やテクノロジー企業は、これらのリスクを認識し、民主主義プロセスの完全性を保護するための必要な措置を講じることが不可欠です。

参考文献: [World Economic Forum](https://www.weforum.org)… Read the rest

フォックスコン（Foxconn）は、Apple Inc向けのiPhoneを製造する有名なメーカーであり、最近、第1四半期の業績を発表しました。一般的に第1四半期は静かな時期ですが、フォックスコンが収益に下落を経験したことは驚くべきことではありません。しかし、会社は第2四半期に期待し、オフピークシーズンであっても成長を見込んでいます。

第1四半期のハイライト

第1四半期において、フォックスコンは収益が9.6％減少しました。しかし、同社のクラウドやネットワーキング部門は著しい収益成長を報告しました。合計で、フォックスコンは1.32兆ニュー台湾ドル、約412億ドル相当を生み出し、前の四半期に比べて28.58％の減少を示しました。第4四半期は通常、サプライヤーがホリデーシーズン中の高い需要を満たすために忙しい時期です。それにもかかわらず、Counterpoint Researchによると、2023年にはスマートフォンの出荷が総じて3.2％減少しました。

AIブームが広がる

AIチップ製造のリーダーであるNvidia Corporationに後れを取っていますが、フォックスコンは人工知能分野で勢いを得ています。昨年、同社はNvidiaと提携して、「AI工場」と呼ばれる革新的なデータセンターを開発しました。これらの工場は、言語モデルから自律車輌トレーニングまでさまざまなアプリケーションにNvidiaチップを利用しています。さらに、フォックスコンは、Nvidiaの技術を活用してスマートソリューションプラットフォームを開発する計画です。このNvidiaとの協力により、フォックスコンはAI搭載電動車を提供する道を開き、新しいテクノロジー時代における地位を確固たるものにしています。

AIに復活の期待がかかる

Appleの看板製品であるiPhoneの売上減について懸念がある一方で、フォックスコンは将来に期待を抱いています。AIサーバーへの需要の増加は、フォックスコンが第2四半期に収益の回復を予期し、今後の年間を楽観的に見据える力となっています。伝統的なオフピーク期間や最近の地震といった課題に直面しながらも、フォックスコンは、消費者電子製品やクラウドの需要の増加により、3月には収益が増加しました。その結果、フォックスコンの株は既に今年の株価が21％上昇しています。

### よくある質問

Q: フォックスコンの第1四半期の収益はどれくらい減少しましたか？
A: フォックスコンは第1四半期に収益が9.6％減少しました。

Q: 「AI工場」とは何ですか？
A: 「AI工場」とは、Nvidiaチップを用いた言語モデルや自律車輌トレーニングなど、さまざまなアプリケーションに活用される高度なデータセンターです。

Q: なぜフォックスコンは第2四半期に楽観的ですか？
A: オフピークシーズンや最近の地震などの課題にもかかわらず、フォックスコンはAIサーバーへの需要の増加を見込んで第2四半期に収益の成長を予期しています。

Q: フォックスコンはNvidiaと比較してAI分野でどのように推移していますか？
A: NvidiaがAIチップ製造でリーダーである一方で、Nvidiaとの提携や「AI工場」の開発を通じて、フォックスコンはAI分野で大きな進歩を遂げています。

業界及びフォックスコンのビジネスに関する市場予測について詳しく知りたい方は、[Benzinga.com](https://www.benzinga.com) をご覧ください。… Read the rest

近年、中国が人工知能（AI）技術を使用して選挙に介入することが懸念されるようになりました。特に、今年はインド、韓国、そしてアメリカで重要な選挙が行われることから、マイクロソフトが発表した報告書によると、中国の国家支援サイバーグループがAI技術を駆使してこれらの注目すべき選挙を標的にするとのことです。

以前、台湾の大統領選挙中には、中国がAI生成コンテンツを利用して結果に影響を与える実験を行いました。YouTubeには、選挙候補者であるテリー・ゴウがライバル候補を支持しているとされる偽の音声が投稿されました。マイクロソフトの分析によると、その音声は「おそらくAI生成されたもの」とされています。

マイクロソフトの脅威インテリジェンスチームによると、中国のサイバーおよび影響力アクター、そして一部の北朝鮮のサイバー・アクターが、2024年にインド、韓国、そしてアメリカで行われる選挙を標的にすると予想されています。

報告書には、中国の戦略が述べられており、これらの選挙で自国の立場を推進するためにソーシャルメディアプラットフォームを通じてAI生成コンテンツを創出し、普及させるというものです。このようなコンテンツの直接的な影響は限定的かもしれませんが、中国がミームやビデオ、音声の増強に取り組むことが将来的に効果的である可能性があります。

台湾の選挙では、プロ主権候補を標的としたAI生成ミームを流布した「ストーム1376」として知られる北京支援グループが活発な役割を果たしました。これらのミームには、候補者が横領をしているという根拠のない主張が含まれており、それは北京が候補者に反対していることを反映しています。

また、報告書は、アメリカで中国のグループが実施している持続的な影響力キャンペーンにも焦点を当てています。北京支援のアクターは、ソーシャルメディアアカウントを利用して「分裂的な問い」を提起し、アメリカの有権者を分断する問題について洞察を得ています。これらの取り組みは、アメリカ大統領選挙に備えて主要な投票人口の理解を深め、情報を収集していると考えられます。

AIが選挙プロセスに与える潜在的な影響についての懸念が高まる中、政府やソーシャルメディアプラットフォームは警戒を怠ることなく取り組むことが不可欠です。選挙の信頼性を守るには、AI生成コンテンツの拡散に立ち向かうための積極的な対策が必要です。

FAQ

– AI生成コンテンツとは何ですか？
AI生成コンテンツとは、人工知能システムによって作成または変更されたテキスト、音声、または視覚メディアの形式すべてを指します。これらのシステムはアルゴリズムと機械学習を利用して、人間の創造性やコミュニケーションを模倣したコンテンツを生成します。

– AIはどのように選挙に介入するのに使われるのですか？
AIは、選挙運動中に偽情報、フェイクニュース、プロパガンダを広めるために利用される可能性があります。信憑性があると思わせるコンテンツを生成し、一般の意見を操作したり、有権者の行動に影響を与えたり、候補者の信頼性を損なう可能性があります。

– 中国の国家支援サイバーグループの選挙介入における役割は何ですか？
中国の国家支援サイバーグループは、標的指向の選挙介入において重要な役割を果たしていると考えられています。これらのグループは、好ましい候補者を支援するか、彼らの政治的立場と一致するコンテンツを作成・配信するためにAI技術を悪用するかもしれません。彼らの活動は、ディスインフォメーションの拡散から選挙システムへのサイバー攻撃まで多岐に渡ります。

– 選挙をAIによる介入から保護するためには何ができますか？
選挙をAIによる介入から保護するためには、政府や技術プラットフォームはAI生成コンテンツの検出と削除を優先する必要があります。セキュリティ対策の強化、デジタル広告の透明性の向上、メディアリテラシーの促進、AIベースの検出・適合ツールへの投資は、選挙プロセスでAIに関連する潜在的な脅威に対抗するために不可欠なステップです。

**Sources:**
1. Microsoft Report
2. The Guardian… Read the rest

現代の急速に進化する職場で、人工知能（AI）の導入は、従来技術とは関連が薄い産業をも変革しています。企業がAIの進化に遅れずについていくために奮闘する中、大学の教育者たちは、学生がこの新たな環境を航海するために必要なスキルと知識を備えることの重要性を認識しています。この運動の先頭に立つのは、アメリカ大学のコゴッド経営大学院で、AIカリキュラムの設計をリードし、将来に備えた学生を育成しています。

コゴッド経営大学院のディーン、デビッド・マーチックは、AI革命に適応する緊急性を強調しています。「AIは光の速さで進んでいますが、学問機関は通常、モラセスの速さで動いています」と彼は説明しています。しかし、アメリカ大学のコゴッド経営大学院の教員陣は、常に変化する職場の要求に迅速に対応することでこの課題に立ち向かいました。

集中力と協力の努力により、学校の教員陣は、わずか6週間でカリキュラムを見直し再構築し、20以上の新しいコースを作成し、AIコンセプトを各分野に統合しました。目的は、AIをコゴッド経営大学院の教育のあらゆる側面に浸透させることです。

注目すべき一つの例は、交渉コースで、AIがスキル開発をどのように強化するかを示しています。交渉に特化した教授の指導のもと、学生は架空の上司とのAI支援ディベートや議論に従事します。AIシステムが彼らの議論を細かく分析し、ギャップを特定し、有益なフィードバックを提供します。この革新的なアプローチにより、学生は必要なコミュニケーションや問題解決のスキルを実践し、実世界のシナリオに効果的に備えることができます。

将来に関して、ディーン・マーチックは、AIを単独の専攻としてではなく、どんな分野でも成功するために不可欠なツールとして捉えるべきだと強調しています。AIは、文章作成、推論、コミュニケーションなどの基本的なスキルと同等であると彼は考えています。持続可能性、起業、あるいは他の分野を専攻する学生であっても、AIの基本的な理解は持続可能なビジネス目標の達成と全体的な効果を高めるために重要です。

教育にAIを統合することでいくつか重要な問題が浮かび上がります。AIの共同運転士や生産性の併合は新たな職種の創出につながるのでしょうか？仕事の性質がどのように変わり、どのように給与水準に影響を与えるでしょうか？ディーン・マーチックは、変化する仕事の範囲に対応するために、キャリアパスや報酬のアプローチを見直す必要があると認めています。

アメリカ大学のコゴッド経営大学院のこの画期的アプローチは、AI時代に必要なスキルを学生に身に付けさせることへのコミットメントを示しています。AIの変革力を受け入れ、それをカリキュラムに組み込むことで、学校は学生たちがますますAI駆動の世界で成功するための力を与えています。

FAQ

Metaは、ソーシャルメディア大手企業として、深刻な懸念が高まるなか、人工知能によって生成されたコンテンツのラベリングを拡大すると発表しました。これにより、同社は「AIによって作成されました」というラベルをビデオ、オーディオ、画像コンテンツに適用することで、誤解を招く情報への取り組みを強化します。この取り組みは、Metaがこれまで主に操作されたビデオコンテンツに焦点を当てていた従来のポリシーを大幅に拡張したものです。

Metaがラベリング方針を拡大する決定は、この年初にメタの監督委員会からの批判に直面した後に行われました。監督委員会は、企業の既存の政策を「不条理だ」と評価し、特定の行動を取る人物を誤って描写しているオーディオやビデオなど、改ざんされたコンテンツの拡散への取り組みの幅広いアプローチを求めました。メタを支援する外部グループである監督委員会は、メタにこれらの懸念に対処するためにポリシーを拡充するよう求めました。

METAのコンテンツポリシー担当バイスプレジデントであるモニカ・ビッカートは、「監督委員会の主張に同意し、既存のアプローチが狭すぎるという点についても同意します。」と述べました。 彼女は、オリジナルの操作されたメディアポリシーが2020年に作成され、AI生成コンテンツがまだ一般的ではなかったことを強調し、主な懸念事項がビデオに限定されていたと語りました。

監督委員会の勧告に応えて、Metaは、ユーザーが提供したAI生成コンテンツを識別するAI識別子を埋め込むことで、他のテック企業が提供するサービスで生成されたAI生成コンテンツを識別するシステムを作成するという計画を2022年2月に発表しました。これにより、偽情報と戦うためにAI生成コンテンツを識別する印を手助けすることに同意したこれらの企業は、AIによって生成されたコンテンツを識別するのに役立つAI識別子やウォーターマークを埋め込むことに同意しています。

MetaのAI方針の拡大に対しては、AI生成された誤情報の増加に懸念を抱いていた市民社会団体や専門家から好意的な受け入れが予想されています。ただし、ラベリング戦略が誤解を招くAI生成コンテンツのすべてのインスタンスを捉えるわけではないと専門家は警告しています。Metaや一部の他社がAI生成コンテンツにウォーターマークを採用している一方で、他のサービスはまだそのような実践を採用していないことに注意する必要があります。

より詳しい情報については、[www.example.com](www.example.com)をご覧ください。

よくある質問

薬剤探索の従来法であるハイスループットスクリーニング（HTS）は、商業的に利用可能な分子のごく一部しか評価できず、新しい治療応用の可能性が限られていました。しかし、人工知能（AI）や機械学習（ML）ツールの登場により、薬剤探索への効率的かつ効果的なアプローチが期待されています。AtomwiseのAIMS（人工知能分子スクリーン）イニシアチブからの最近の研究は、計算スクリーニングが小分子薬剤探索の初期段階において物理的HTSの代替手段として有効であることを示しています。

Atomwiseは、テクノロジーを活用した製薬会社であり、構造ベースの薬剤設計に深層学習技術を使用しています。彼らの独自のAI/MLプラットフォームであるAtomNetは、総数15クアッドリリオンを超える合成可能な化合物からなる化学ライブラリを検索することで仮想HTSアプローチを取っています。この手法により、AtomNetは新しい化学領域を探索し、潜在的なヒットを特定することが可能となります。

「AIはハイスループットスクリーニングの代替手段となる」と題された研究では、AtomNetが318の異なるターゲットに適用され、これらのターゲットは30カ国で250以上の学術研究所との協力によって特定されました。AtomNetは、318のターゲットのうち235に対して構造的に新規なヒットを成功裏に特定し、これは74％という驚異的な成功率を達成しています。これは、従来のHTS手法で達成される成功率（約50％と推定されている）を上回っています。

AtomwiseのCEOであるアブラハム・ハイフェッツ氏は、意義のある治療法を開発するために新しい化学領域に進出することの重要性を強調しています。臨床で治療を区別する能力は、患者に効果的な解決策を提供する上で極めて重要です。AtomNetの柔軟性により、さまざまなターゲットに対応でき、薬剤探索の強力なツールとなっています。AtomNetが特定したヒットは、がん学、感染症、神経学、免疫学、循環器疾患を含む主要治療分野にわたります。ターゲットタンパク質クラスの最も大きな割合は酵素（59％）であり、GPCR、トランスポーター、イオンチャンネル、DNA/RNA結合タンパク質がそれに続いています。

動静がある、AIMSイニシアティブからの注目すべきブレークスルーには、パーキンソン病治療の新しいターゲットであるMiro1の最初の還元剤の特定が含まれます。さらに、AtomNetは、固形および血液腫瘍に関連する難治性の脱ユビキチン化酵素ターゲット（OTUD7AおよびOTUD7B）の初の阻害剤を成功裏に発見しました。さらに、AtomNetは、がん学で確立されたターゲットであるCTLA-4に対する小分子阻害剤も特定しています。

ペンシルバニア大学のグレゴリー・ボウマン教授は、難しいターゲットについてヒットを見つけるAtomNetの成功の重要性を強調しています。彼は、通常の仮想スクリーニングプラットフォームはしばしば予測力に限界があると述べ、特にアロステリックやタンパク質間相互作用に対してです。しかし、AIMS研究では、AtomNetがこれらの難しい分野で高い成功率を示しています。

AtomNetの成功は、ターゲットごとのモデルからグローバルモデルへのユニークなパラダイムシフトに帰因されます。各タンパク質ターゲットごとに独立したMLモデルを構築する代わりに、AtomNetはプロテオームから幅広い分子データに事前トレーニングされています。このアプローチにより、利用可能なトレーニングデータに関係なく、異なるターゲット間での一般化能力が向上します。

Atomwiseは、AtomNetを使用して炎症性疾患市場に参入しています。同社は、AtomNetを介して発見された新規アロステリックTYK2阻害剤をリード候補として、今年中に治験申請を行うことを目指しています。このブレークスルーは、新しい革新的な療法の開発を加速させるAIの可能性を示しています。

### FAQ

高スループットスクリーニング（HTS）とは何ですか？
HTSは、薬剤探索で使用される方法で、潜在的な治療活性を持つ化合物を迅速に試験することができます。これにより、何千万という分子の特性を評価し、さらなる開発候補を特定することができます。

薬剤探索の人工知能（AI）とは何ですか？
薬剤探索の人工知能は、コンピューターアルゴリズムや機械学習技術を使用して大量のデータを分析し、潜在的な薬剤候補を特定することを指します。AIは、ターゲットの特定、仮想スクリーニング、およびリード化合物の最適化など、薬剤探索プロセスのさまざまな側面で研究者を支援できます。

AtomNetとは何ですか？
AtomNetは、Atomwiseが開発したAI/ML薬剤探索プラットフォームです。深層学習アルゴリズムを使用して、分子構造を分析し、特定のタンパク質ターゲットに対する潜在的な活性を予測します。AtomNetは膨大な分子データにトレーニングされており、さまざまなターゲットに対するヒットを特定することで高い成功率を示しています。

AtomNetは従来の高スループットスクリーニングとどう異なりますか？
AtomNetは、物理的な手法ではなく計算的アプローチであるため、伝統的な高スループットスクリーニング法と異なります。従来のHTSは実験室で化合物を物理的に試験するのに対し、AtomNetはAIおよびMLアルゴリズムを使用して巨大な化学ライブラリを仮想的にスクリーニングし、潜在的なヒットを特定します。この手法により、化学領域のより広い探索が可能となり、新しい治療候補を見つけ出す可能性があります。

製薬業界は、より効率的かつ効果的な薬剤探索手法を常に探しています。従来の高スループットスクリーニング（HTS）手法には制限がありますが、人工知能（AI）や機械学習（ML）ツールの出現により、より革新的なアプローチが可能となっています。

Atomwiseは、薬剤探索にAIとMLを活用する最前線にいます。彼らのAtomNetという独自のプラットフォームは、構造ベースの薬剤設計に深層学習技術を採用しています。AtomNetは、15クアッドリリオンを超える合成可能な化合物から成る化学ライブラリを検索することで仮想HTSアプローチを取っており、新しい化学領域を探索し、潜在的なヒットを特定することが可能です。

AtomwiseのAIMS（人工知能分子スクリーン）イニシアティブからの最近の研究は、計算スクリーニングが物理的HTSの代替手段として有効であることを示しています。この研究は、30カ国で250以上の学術研究所との協力によって特定された318の異なるターゲットにAtomNetを適用しました。この結果、318のターゲットのうち235に対して構造的に新規なヒットを成功裏に特定し、これは74％という驚異的な成功率を達成しています。これは、従来のHTS手法で達成される成功率（約50％と推定されている）を上回っています。

AtomNetの成功は、幅広いターゲットに対するヒットの特定において重要です。ヒットは、がん学、感染症、神経学、免疫学、循環器疾患を含むさまざまなタンパク質クラスや主要治療領域で発見されました。注目すべきブレークスルーには、パーキンソン病治療の新たなターゲットであるMiro1に対する最初の還元剤の特定が含まれます。さらに、AtomNetは、固形および血液腫瘍に関連する難治性の脱ユビキチン化酵素ターゲット（OTUD7AおよびOTUD7B）に対する最初の阻害剤を成功裏に発見しています。また、がん学における確立されたターゲットであるCTLA-4に対する小分子阻害剤も特定されています。

ペンシルバニア大学のグレゴリー・ボウマン教授は、難しいターゲットにヒットを見つけることでAtomNetの成功の重要性を強調しています。彼は、典型的なバーチャルスクリーニングプラットフォームは、特にアロステリックまたはタンパク質間相互作用に対して予測力が限られていることがあると述べています。しかし、AIMS研究は、AtomNetがこれらの困難な分野で高い成功率を示していることを示しています。

AtomNetの成功は、ターゲットごとのモデルからグローバルモデルへの独自のパラダイムシフトに起因しています。AtomNetは、各タンパク質ターゲットごとに別々のMLモデルを構築する代わりに、プロテオームから幅広い分子データで事前トレーニングされています。このアプローチにより、利用可能なトレーニングデータにかかわらず、異なるターゲット間での一般化能力が向上します。

Atomwiseは、炎症性疾患市場にAtomNetを導入しています。同社は、AtomNetで発見された新規アロステリックTYK2阻害剤をリード候補として、今年中に治験申請を目指しています。このブレークスルーは、新しい革新的な療法の開発を加速させるAIの可能性を示しています。… Read the rest