今日、世界では5,700万人が認知症を抱えています。彼らを支援しようとする研究者たちにとって、障壁となっているのは努力不足ではなく、データが過剰に蓄積され、それを統合する専門家が不足していること、そして疾患の進行速度に追いつかないほどの発見のペースです。
神経変性疾患における生物医学研究とAIのコンソーシアム（C-BRAIN）は、NVIDIAと協力して、AIを活用してその状況を変えようとしています。
アルツハイマー病は、今日の世界的な健康課題の一つであり、毎年1,000万件を超える新たな認知症患者が診断されています。米国国立衛生研究所（NIH）の研究資金は過去15年間で7倍に増加し、年間39億ドルに達していますが、それでもなお、この疾患を停止・予防・逆転させる治療法は見つかっていません。
ボトルネックとなっているのは、十分なインパクトを持つ科学的知見が不足していること、機関ごとのサイロにデータが過剰に蓄積されていること、そして公開される研究の進展に追いつくための統合・総合のペースが遅すぎることである。
ランダル・ベイトマン博士と、学術機関、慈善団体、製薬企業および研究機関からなる18の加盟機関からなるコンソーシアムが主導するC-BRAINは、新たな治療法の実現を可能にする研究を加速することで、科学者がより優れた、より迅速な発見を行えるよう支援するために、2025年11月に立ち上げられました。
「人工知能を活用することで、これまでとは根本的に異なる研究を展開し、患者の治療に役立つ新たな発見を加速させる絶好の機会が訪れています」と、C-BRAINの創設者兼所長であり、セントルイスにあるワシントン大学医学部のチャールズ・F・アンド・ジョアンヌ・ナイト神経学特別教授でもあるベイトマン氏は述べました。彼は、同団体の取り組みを「科学者が科学者のために構築したAIツール」と表現しました。
コンソーシアムは、これまで活用されてこなかったアルツハイマー病の研究データを活用し、科学者たちの研究を支援するシステムを構築しています。
研究のスピードを数週間から数時間へ
アルツハイマー病研究における重要な資産は、AIツールや人間の研究者にとってこれまで公にアクセスできなかったデータセットです。これには、未発表の研究成果、否定的な結果、および加盟機関が管理する専有データが含まれます。
「多くのライフサイエンスデータは、最先端のモデルに取り込まれていません」と、C-BRAINの最高技術責任者であるアデ・オジェウォレ博士は述べました。「その結果、多くの知見が活用されずに残されています。」
C-BRAINはこれを「ダークデータ」と呼び、アルツハイマー病の研究を遅らせていると指摘しています。
一部のダークデータは、AIツールがアクセスできるよう、セキュアなコンピュータシステムに直接格納されています。患者のプライバシーや機関のガバナンスを損なうことなくこのデータを活用するため、C-BRAINは集中型とフェデレーテッド型を組み合わせたハイブリッドアプローチを採用しています。これにより、各機関のデータが外部へ流出することなく、AIモデルが各機関のデータから学習できます。このようなインフラは構築およびスケールアップにおいて高度な技術的要求を伴うため、NVIDIAが協業に貢献している要因の一つでもあります。
C-BRAINは現在、オンプレミスでNVIDIAのデータセンター向けGPUを64台稼働させるとともに、Microsoft Azure上のクラウドベースのノードも活用しており、コンソーシアムの事業規模拡大に伴い、NVIDIA Blackwellシステムを含むさらなるNVIDIA GPUの導入も見込まれています。
AIとアクセラレーテッドコンピューティングが、その技術的課題を克服しつつアルツハイマー病研究をどのように進展させられるかを探るため、C-BRAINはNVIDIAと協力し、NVIDIA BioNeMoオープン開発者プラットフォームやC-BRAINの研究パイプライン向けのMONAIフレームワークなどの技術を導入しています。
「NVIDIAとのC-BRAINの協業は、それらのモデルが非常に大きな影響と重要な価値をもたらすような形で活用できるようにすることを目的としています」とベイトマン氏は述べました。
「今日の空間オミクスにおける機械学習アーキテクチャがモデル化できる範囲を拡大するにつれて、多くの最適化が必要になるでしょう」とオジェウォレ氏は述べました。「そこでは、NVIDIA のソフトウェアが確実に活用されるはずです。」
C-BRAINの研究者らは、すでに2つのツールを構築しています。1つは、研究科学者ジャスティン・リースが主導する取り組みのもと、ローレンス・バークレー国立研究所と共同で開発された「OpenScientist」であり、もう1つは387 Labsと共同で開発された「InsightEngine」です。
OpenScientistは、科学者の研究課題とデータセットを受け取り、半自律的に仮説を生成し、分析を実行して、検証可能かつ監査可能な知見を生み出すオープンソースのエージェント型AI共同研究者です。InsightEngineは、エージェント型AIを用いて科学文献に基づいて仮説を検証し、ユーザーが提供するデータセットを解析し、生物医学知識グラフを探索し、すべての主張を証拠と照らし合わせて、研究者が高コストな実験に踏み切る前にハルシネーションを捕捉するオープンソースの研究プラットフォームです。
公開された事例研究において、OpenScientistは、分野の専門家が数週間から数か月かかると見積もっていた分析を数分で完了させ、1回あたりのコストは10ドル未満でした。C-BRAINが現在展開する200を超える研究グループの規模では、この能力により大幅な研究リソースの解放が実現し、大規模に運用した場合、年間で100万時間超の効果が期待されます。
相関から原因へ
今後、C-BRAINは、神経画像データ、マルチオミクスデータ、体液バイオマーカー、および縦断的臨床指標といった多様なデータを網羅した、マルチモーダルな生物学的基礎モデルの構築を目指しています。
3年目までには、利用可能な研究とデータの全範囲を活用して、脳の加齢およびアルツハイマー病の新たな因果メカニズムを解明し、検証可能な科学的原理へと進むことを目指しています。
ベイトマン氏は次のように述べました。「思考し推論できるAIは、全人口に対して効果的で実施可能な予防策や治療法の開発につながる発見を加速させる可能性を秘めています。」