人工知能（AI）が実験を設計し、ロボットがそれを実行する『自律実験室』と、生きた筋肉で動く『バイオハイブリッドロボット』が未来のバイオ産業の中心的な役割を果たすとの見通しが示された。ただし、高品質な実験データの確保と技術の悪用を防ぐための国際的な安全装置の整備が課題として挙げられた。
フイミン・ジャオ（Huimin Zhao）アメリカ・イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校（UIUC）教授とタケウチ・ショウジ（Shoji Takeuchi）東京大学教授は、1日済州国際コンベンションセンターで開催された『2026年韓国生物工学会秋季学術発表大会および国際シンポジウム』で記者会見を行い、AIとバイオ技術の融合の未来についてこのように診断した。
◇ "AIバイオファウンドリー、参入障壁を低下させ、開発サイクルを短縮"
合成生物学と酵素工学の分野の権威であるジャオ教授は、AIがバイオファウンドリーの参入障壁を大きく下げていると強調した。バイオファウンドリーは、遺伝子設計から製造・試験までのバイオ研究プロセスを自動化した施設である。ジャオ教授は「以前はバイオファウンドリーを利用するには最低数ヶ月以上の訓練が必要で、私の研究室の学生も例外ではなかった」と述べ、「今では自然言語でAIと対話しながら実験のワークフローを設計でき、AIがバイオファウンドリーで実行できることも教えてくれる」と説明した。続けて「次のステップはAIがロボットと直接連携する『フィジカルAI』である」と付け加えた。
産業的な波及効果も大きいと予測される。彼は「酵素や微生物はすでに化学物質や洗剤などに広く使われているが、生物学的システムを設計・改良するのは難しく、活用範囲が限られていた」とし、「AIベースのバイオファウンドリーで開発サイクルを画期的に短縮すれば、抗体のようなタンパク質ベースの医薬品も非常に迅速に開発できる」と説明した。
ジャオ教授は「韓国は政府の支援によりバイオファウンドリーの拡充に乗り出しており、資金を持っている」と見ている。続けて「今はAIをバイオファウンドリーにどう統合するか優先順位を決める必要がある」とし、「それが韓国に与えられた機会である」と強調した。
AIによる新薬・バイオ研究の最大の障害は『データ』の問題であると指摘した。ジャオ教授は「AIの核心要素であるアルゴリズム、コンピューティング、データの中で、科学研究ではデータが最も大きな制約要因である」と述べ、「文献のデータには失敗した結果が抜けており、再現されない場合も多く、AIの学習にそのまま使うのは難しい」と指摘した。続けて「ロボットが生成したデータを標準化すれば、複数の機関のデータを結合できる」とし、自律実験室を解決策として提案した。
技術の悪用に対する警戒も怠らなかった。彼は「発展を妨げるほど厳格であってはならないが、政府の監督は必ず必要である」と述べ、「自律実験室はコンピュータ内のAIとは異なり、物理的な世界で生物学的実験を行うため、追加の安全問題が生じる可能性がある」と指摘した。それに伴い「国際的合意が必要である」というのがジャオ教授の提言である。
一部ではAIが急速に進化しているため、研究者を代替するのではないかという懸念が出ている。これに関連してジャオ教授は「現在の分子生物学の分野の学生は、時間の半分をプラスミド製作などの反復作業に費やしている」と述べ、「こうした作業はロボットに任せ、研究者は過去の技術的限界で手を出せなかったより複雑な問題に挑戦することになる」とし、懸念を払拭した。
◇ "筋肉ロボット100日稼働…『リビングAI』が必要"
バイオハイブリッドロボット分野の先駆者であるタケウチ教授は、今回の学術大会で生きた筋肉を活用した研究成果と課題を紹介した。彼は筋肉組織の寿命を最大の課題として挙げた。タケウチ教授は「筋肉を約100日間稼働させたデータを確保した」と述べ、「寿命をさらに延ばすには、実際の筋肉のように損傷した筋繊維が自ら再生する『ターンオーバー（交換）』の仕組みを実現する必要がある」と説明した。
医療分野への応用可能性も示した。彼は「生きた筋肉で動くバイオハイブリッド手を患者の神経や筋肉と接続すれば、電力や電気モーターなしでも動作できる」と述べ、「バッテリーを交換する必要がなく、軽量で患者にとって有用である」と語った。3次元で作成した組織は再生医療や薬物試験モデルとしても活用できる」と付け加えた。ただし、これはまだ研究段階の応用構想である。
センサー分野では『犬の鼻』を実現する技術を紹介した。タケウチ教授は「麻薬・爆発物探知犬の集中時間は5〜10分に過ぎない」と述べ、「犬の嗅覚機能をロボットに組み込めば、長時間の探知が可能になり、疾病の早期診断にも活用できる」と語った。
タケウチ教授はAIとバイオ融合の次のステップとして『リビングAI（living AI）』を提案した。彼は「現在のフィジカルAIはヒューマノイドを踊らせたり走らせたりするほど進化しているが、生きた筋肉と神経系をどう制御するかは分からない」と述べ、「次世代のフィジカルAIは生体構成要素を理解し制御するリビングAIでなければならない」と強調した。
今回の学術大会は『AI STAR（AI Integrated Sustainable Transformations for Advanced Robust Biotechnology）』をテーマに2日までの3日間開催される。国内外の生物工学専門家2000人以上が参加し、33の専門セッションで900件以上の研究成果が発表される。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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