最近、ケンブリッジ大学などの研究機関の研究成果が注目を集めている。大規模言語モデル（LLMs）は自然言語処理分野で顔を出すだけでなく、がん治療にも新たな希望をもたらす可能性があることが明らかになった。研究チームはGPT-4モデルを利用して、科学的仮説を生成するツールとして初めて試み、乳がんの薬剤開発において画期的な進展を遂げた。

この研究では、乳がんに効果的に対抗できる新しい薬剤の組み合わせを見つけることが目的だった。研究者はFDAが承認したがん以外の薬剤の中から、協働作用を持つ可能性のある薬剤をスクリーニングし、3つの重要な原則を設定した。標準的ながん治療薬を避けること、がん細胞に標的を絞って健康な細胞を傷つけない薬剤に焦点を当てること、そして安価で既に規制当局によって承認された薬剤を優先することである。

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一連の実験室テストの結果、研究者たちはGPT-4が12の薬剤組み合わせを提案し、そのうち3つの組み合わせが既存の陽性対照薬よりも高い協働効果スコアを示した。予想以上に効果的な治療効果を示した。初期の実験結果に基づき、GPT-4はさらに新しい薬剤組み合わせを生成し、4つのテストでまた3つの正の協働効果を持つ組み合わせを発見した。

注目すべきは、研究の中で特に突出したのはシンバスタチンとジメチルスルホキシドの組み合わせである。シンバスタチンは一般的なコレステロール低下薬であり、ジメチルスルホキシドはアルコール依存症の治療に使用される。これらの薬剤は他の病気の治療に使われてきたが、乳がんに対して有効な潜在能力を持っていることが研究で明らかになった。この発見は薬剤開発の新たな道を開き、大規模言語モデルが研究開発における応用可能性を証明している。

この研究成果は、医療研究における人工知能の大きな飛躍を示しており、今後がん患者にとってより多くの治療選択肢を提供する可能性がある。研究チームの取り組みは薬剤開発に新しい考えをもたらし、AIが科学探求において持つ大きな可能性を示している。より多くの科学者がこのツールを活用し、人類の健康のために新たなイノベーションを提供することを願っている。

論文のURL：https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsif.2024.0674