バイオエンジニアのセサル・デ・ラ・フエンテとその研究室は、AIツール、特にCodexとChatGPTを活用し、生きている生物および絶滅した生物のゲノムを検索して新しい抗菌候補を探しています。このアプローチは、薬剤耐性微生物に対抗するため、候補分子の初期検索を数年から数時間に短縮することを目指しています。

  • 研究室は、膨大なゲノムおよびタンパク質データセット内の生物配列のパターンを認識するためにディープラーニングモデルをトレーニングします。
  • CodexとChatGPTは、仮説のブレインストーミング、コードの記述、データの処理、生物学・化学・コンピュータサイエンス間のギャップの埋め込みに使用されます。
  • AIは膨大な可能性の中から有望なシグナルを特定するのに役立ちますが、検証には依然として実証実験が不可欠です。

AIの統合により、学際的なチームは科学分野間の障壁を低減し、ワークフローを加速させることができ、画期的な発見がもたらされる境界領域を探求することが可能になります。