Metaを打ち負かし、NVIDIAの支援も獲得？解散された元Meta AIのタンパク質チームが新たに1億4200万ドルを調達

2024.07.04

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Metaを打ち負かし、NVIDIAの支援も獲得？解散された元Meta AIのタンパク質チームが新たに1億4200万ドルを調達

生物学的「ChatGPT」時代は開かれるか？

2024.07.04 - 14:04:12

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生物学的「ChatGPT」時代は開かれるか？

執筆：メタバースの心

生物学フロンティアにおける人工知能研究ラボ「EvolutionaryScale」はこのほど、1億4200万米ドルを超えるシード資金調達を実施したことを発表するとともに、画期的なAIモデル「ESM3」をリリースしました。設立からわずか1年足らずのこの企業は、AIバイオサイエンス分野においてどのような独自の理念を持っているのでしょうか？そして、新開発のタンパク質大規模モデルは、どのような技術的ブレークスルーを成し遂げたのでしょうか？

先週、Metaが活発にテキストから動画生成の分野で競争を繰り広げていた最中、かつてMetaによって解散されたそのタンパク質研究チーム「EvolutionaryScale」が、1億4200万米ドル以上の巨額のシード投資を獲得しました。この資金調達額は、バイオテクノロジー業界全体の中でも極めて異例の高額といえます。

昨年8月、Metaは自社傘下のタンパク質フォールディングチーム「Meta-FAIR」の解散を正式に発表しました。この純粋な「科学＋AI」プロジェクトは、Metaにとって短期間での収益化が難しく、商業用AIに注力するというMetaの判断は一見して当然のことのように思われました。

しかし、見向きもされなかったこのチームは、わずか1年のうちにMetaの予想を覆す成果をあげました。彼らが新たに発表した「ESM3」は、生物学分野においてマイルストーンとなるジェネレーティブAIモデルとされており、バイオロジカルプログラミングに新たな可能性を開いたのです。

01. 1分間でわかるプロジェクト概要

1. プロジェクト名：EvolutionaryScale

2. 設立時期：2023年7月

3. 製品概要：

新規タンパク質およびその他の生物システム創出に使用される大規模言語モデル「ESM」の開発。現在はすでにESM-3まで進化しています。

4. 創業者チーム：

チーフサイエンティスト：Alexander Rives（ニューヨーク大学コンピュータサイエンス博士、元Facebook AIサイエンティスト）
Tom Sercu
Sal Candido

5. 資金調達状況：

2024年6月25日、1億4200万米ドルに上る巨額のシードラウンドを完了しました。本ラウンドはNat Friedman氏、Daniel Gross氏およびLux Capitalが主導し、Amazon、NVentures（NVIDIAのベンチャーキャピタル部門）、および複数のエンジェル投資家が参画しています。

02. チームとして共有する理念と目標

人工知能の進歩は、機能性の生体分子、特にタンパク質の設計など、生命科学研究に前例のない機会を提供しています。AIをタンパク質設計に応用することで、設計の効率性と成功率を大幅に向上させることができ、感染症の急速な対応などを通じて、人類が直面している課題の解決にも貢献できます。

Alexander Rivesらは、タンパク質設計分野におけるギャップを認識し、ディープラーニングベースの大規模モデルを開発することで、産業レベルのタンパク質設計を「全自動・スマート生成時代」へと推進することを決意しました。

こうして、EvolutionaryScaleが誕生しました。同社はバイオサイエンス分野に特化した先端AI研究ラボであり、生物学フロンティア向けの大規模言語モデルの開発を使命としています。

興味深いことに、同社の創業メンバー8名全員が、MetaのFAIR（基礎的人工知能研究）部門出身です。世界的なSNS巨大企業では冷遇されたものの、コアメンバーたちは諦めず、むしろ素早く新しい戦場に移り、既存の研究成果を基に次世代モデルの開発に着手しました。

EvolutionaryScaleの大規模モデルは、健康や環境科学などの分野における研究開発を支援し、生物学の拡張性を探求することで、画期的な科学研究に原動力を提供しています。その最も顕著な成果はタンパク質フォールディング技術のブレークスルーです。ESMモデルは数億ものメタゲノム由来タンパク質の構造を解明し、世界中の研究者がタンパク質をシミュレーション・理解する手助けをしています。

EvolutionaryScaleは、オープンかつ安全な研究手法を通じて、タンパク質設計分野におけるAI技術開発を導くことを目指しています。

この理念に基づき、同社は学術界、政府、民間からなる160人以上のグローバル関係者とともに、技術の安全性と信頼性を確保しながら、人類の健康と社会の発展に資する未来の実現を目指しています。

まさに、生物学分野における先端AI技術のリーダーとしての責任感を持ち続けているからこそ、Alexander Rivesと彼のチームはこれまで一度も歩みを止めることはありませんでした。

以前、EvolutionaryScaleは大規模言語モデル「ESM1」を発表しており、これはタンパク質用として最初のTransformerベース言語モデルとされています。これは同社創業チームがMetaのFAIR部門在籍中に構築したもので、その後継モデルであるESM2は15億のパラメータを有し、旧モデルESM1b（6億5000万パラメータ）よりも優れた性能を発揮しています。

先週、EvolutionaryScaleは最新のAIモデル「ESM3」をリリースしました。これは生物学の未来に向けて大きく前進した一歩です。このモデルの能力により、幅広い応用分野での発見が加速され、炭素捕集に役立つタンパク質の創出だけでなく、新たな癌治療法の開発にもつながることが期待されています。

03. 生物学応用におけるAIのパイオニア

ESM3はジェネレーティブAIモデルであり、主な機能は新規タンパク質の生成です。このモデルはディープラーニング技術を用いて大量のタンパク質データを学習し、タンパク質の配列、構造、機能の関係性を把握します。

ESM3の訓練には1兆テラフロップスを超える計算能力が使用されました。これは現時点で生物学分野において最大規模の計算処理です。地球に存在する自然多様性から得られた27.8億種のタンパク質データセット上で訓練されたことで、配列・構造・機能のすべてを同時に推論できる能力を備えています。

ESM3の主なワークフローは以下の4つのステップにまとめられます：

データ収集と処理：EvolutionaryScaleはまず、遺伝子配列、タンパク質構造、機能注釈など、さまざまなソースから大量の生物学データを収集します。これらのデータはクリーニング、標準化、フォーマット変換が行われ、以降の分析・応用に適した形に整えられます。
モデル訓練：ディープラーニングアルゴリズムと膨大な計算リソースを用いて、処理済みデータから生物学的法則を理解・予測できる大規模言語モデルを構築します。これらのモデルは高い精度を持ち、複雑な生物学問題にも対応可能です。
新規タンパク質の生成：インタラクティブなプロンプトを通じて、ESM3は自然界では数億年かけて進化する必要があるかもしれない新規タンパク質を生成できます。
科学的検証：生成された新規タンパク質は、科学実験によってその機能と潜在的応用が検証されます。

現在、ESM3の最も注目すべきユースケースの一つは、新規の緑色蛍光タンパク質（GFP）の生成です。

GFPは自然界でもっとも美しく、独特なタンパク質の一つで、クラゲの発光やサンゴの鮮やかな蛍光色を生み出します。ESM3は思考プロセスを通じて5億年の進化を越え、このような新しい蛍光タンパク質を創造しました。自然界では5億年以上かかる進化プロセスを、ESM3は計算手法によって一気に飛躍させたのです。

ESM3の登場は、医薬品発見および合成生物学分野にも革命的な変化をもたらしました。

医薬品発見において、ESM3は特定の生物学的活性を持つ新規タンパク質を生成でき、医薬候補化合物のスクリーニングや最適化に新たな選択肢を提供します。また、薬剤と標的との相互作用を予測・最適化することで、より科学的な根拠に基づいた医薬品設計を可能にします。

合成生物学分野では、ESM3は特定の機能を持つ生物システムを生成できます。これにより、バイオ製造やバイオエネルギー分野に新たなソリューションを提供します。例えば、二酸化炭素を効率的に有機物に変換する酵素システムを生成することで、炭素捕集と利用の新たな道を開きます。

EvolutionaryScaleのESM3モデルは、AIが生物学分野に与えた新たなマイルストーンを象徴しています。その強力な生成能力と業界リーダーとの協働により、ESM3は新規タンパク質の発見や生物システム設計のスピードを加速させ、今後の医薬品開発、材料科学、環境科学などに革命的な影響を与えることが期待されています。