Jason Lopez: 我々の免疫システムはウイルスを検出することができるが、がん細胞は目に見えないことがあります。がん細胞は正常に見えることがあり、免疫システムはがん細胞が大混乱を引き起こすのを許してしまいます。 免疫療法では、免疫系の T 細胞の DNA を変化させ、腫瘍細胞の遺伝子鎖を認識してそれを破壊するのです。
Debo Dutta: AI がこの分野にどのように関わってくるか見てみましょう。既存の T 細胞をプログラミングすることは遺伝子治療で可能ですが、何をプログラミングすればいいのかどうやって知るのでしょうか?そこで AI の出番です。 AI を使えば、シーケンスを素早くデザインすることができます。今日、人々は文献だけでなく、多くの配列データを見て、それらを大規模な言語モデルに投入していく。そして実際に、研究室での実験用に配列の候補を生成しようとしているのです。
Jason Lopez: 大規模な言語モデルやコンピューター・インフラの進歩により、開発期間は劇的に短縮されています。Debo 氏によれば、これまで何年もかかっていたものが、 10 分の 1 、あるいは 100 分の 1 の時間で済むかもしれないとのことです。
Debo Dutta: 私は腫瘍学者ではありません。遺伝子治療の研究者でも免疫療法の研究者でもありませんが、システム担当者として、機械学習のライフサイクルをより早くする手助けができれば、免疫療法をより良いものにする手助けができると信じています。より多くの種類のがんや病気を治すことができるのです。
Jason Lopez: Debo 氏はインド生まれで、母親は医師、父親はエンジニアとして働いていました。この 2 つの職業はインドで最も求められるもののひとつであり、その職業を追求するために良い大学に入学するのは非常に競争が激しく、彼は工学部でもトップクラスの大学に入学することができ、そこでコンピューターサイエンスを学ぶことを選んだのです。
Debo Dutta: でも、生物学のことはずっと考えていましたが、あまり何もできませんでした。
Jason Lopez: 卒業後、南カリフォルニア大学で博士号を取得するために渡米した彼は、そこでコンピューターサイエンスの別の側面を目の当たりにすることになったのです。
Debo Dutta: 数学、応用数学、離散数学が多く、工学も多いので、いろいろな意味で純粋科学のように見えます。しかし、生物学に応用することもできるのです。
Jason Lopez: USC で彼は、計算生物学を研究する大規模なチームに出会いました。そして博士号取得後、彼はこう考えた :
Debo Dutta: 人生で何をするにしても、実際にキャリアを積んで研究者になる前に、 USC で計算生物学に時間を費やし、コンピューターサイエンスがどのように応用できるかを学ぶ必要がある。そこで初めて、現在機械学習として知られているものを学びました。
Jason Lopez: AI ブームについてどう思いますか?
Debo Dutta: ええ、とても興味深く、重要な質問ですね。それについて話すだけで、セッションのすべてを費やすことができるくらいです。
Jason Lopez: モデルは機械学習の中核です。データはモデルを学習させるために使われます。モデルは新しいデータから推測するために導入される。そして、 ChatGPT や生成的 AI の分野では、モデルはますます大きくなってきています。
Debo Dutta: これらのモデルは 1 兆ものパラメータを持つこともあります。そして通常、新しいデータを入手したら、そのデータをモデルに通す必要があります。大きなモデルは、より長い時間、より多くの計算資源を必要とします。そのため、パフォーマンスを正確に把握することは、インフラストラクチャー分野での技術革新につながります。
Jason Lopez: そうすることで、モデルの開発がより安くなり、導入もより安くなると考えられています。しかし、 Debo 、あなたはモデルの質は依然として重要だと指摘しますね。
Debo Dutta: テキストを生成しているとき、そのテキストの出来はどうだろうか?幻覚を見ているのか?このテキストは信じられるか?このモデルはどのように開発されたのか?オープンデータに基づいて開発されたのか?誰かの個人的なデータに基づいて開発されたのか?もしそうだとしたら、そのモデルを使った場合の責任は?
Jason Lopez: あなたが USC で計算生物学のポスドクをした当時は、統計的アルゴリズムと呼ばれていた。生物学的実験、特にプロテオミクス(タンパク質の研究)におけるシグナルを探求する中で、彼は正しい道を歩んでいたと言っていますね。
Debo Dutta: 人体の仕組みを理解する一環として、機械学習について学ばせてもらいました。
Jason Lopez: 統計的アルゴリズムは、彼の仕事(後に Cisco )でのツールのひとつでした。彼はしばらくコンピューティングの仕事をしていました。しかしその後、新しい分野を調査することにしたのです。
Debo Dutta: そして私が驚いたのは、米国のがん治療学は、コンピューター科学者の基準からすると、まだ十分に進歩していなかったということです。
Jason Lopez: ある日、彼はスタンフォード大学で機械学習の第一人者たちとミーティングをしていました。そのグループが MLCommonsとなりました。その後、彼らは ML Commons が何をすべきかを議論し始めました。医療に特化したワーキンググループが結成されるまで、そう時間はかからなかったと思います。
Debo Dutta: そしてその時、この医学論文というアイデアが浮かびました。