Binance Research：課題から機会へ、DeSciは科学をどのように再構築するか？
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Binance Research：課題から機会へ、DeSciは科学をどのように再構築するか？
DeSciは、すでに十分に成熟しており、今日の科学研究の進め方に影響を与えることができる。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Will 阿望
昔から、帝王将相は不老不死に無限の憧れを抱いてきた。現代においてもこの生命延長への追求と科学的フロンティアの探求は、ブロックチェーン技術の支援により新たな方向性を得ている。分散型科学（DeSci）の台頭は、科学の最前線における探求に新たな希望と可能性をもたらしている。
私が最初にDeSciに注目したのは、ファイザーがVitaDAOに投資したニュースだった。これはファイザーにとってWeb3分野初の投資であり、伝統的な製薬大手がDeSci分野を認知し支援するという重要な兆候でもある。自身のデジタル医療分野での起業経験も踏まえ、DeSciを通じてビジネスモデルを再構築する方法について考えざるを得ない。
Binance Researchが発表したDeSciレポート『From Challenges to Opportunities: How DeSci Reimagines Science』は、まず研究プロセスにおける「死の谷（Valley of Death）」という現象に言及し、次にDeSciがその課題に対してどのような革新的な解決策を提示するかを説明している。最後に現在のDeSci市場の全体像をまとめ、「DeSciは既に十分成熟しており、科学研究の進め方を変えられる段階に達している」と結論付けている。現状にはいくつかのギャップや課題があるものの、「死の谷」の問題解決は大きな一歩である。
このレポートの流れに沿って考えるなら、研究から商業化に至る全過程において、DeSciはブロックチェーン技術およびWeb3とさらに深く融合できる。医療研究開発を例に挙げよう：
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データ取得：基礎研究および転換研究のデータはDePIN方式で収集でき、AIを活用してこれらのデータをさらに強化できる。利点としてはグローバルなカバレッジとインセンティブ提供が可能になることだ。
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データ保存：これらのデータは暗号化技術によってチェーン上に保存され、不変性と安全性が確保される。また、誰もがアクセス可能な新しい公開形態を構築することで、科学的発見の再現性・複製可能性の問題を一定程度解決できる。
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利益共同体：DAOによって定められたルールを通じて、基礎研究と臨床治療の間で利益共同体を形成できる。このルールは研究・臨床・商業化・医師と患者の関係といった多様な局面へと拡張され、マルチステークホルダーによるウィンウィンの関係を実現する。
将来のDeSciの姿は、複数のステークホルダーからなる分散型組織（DAO）が、共通の目標とビジョンを持ち、資本利益に左右されることなく、ブロックチェーン技術およびWeb3と深く連携しながら科学的発見を促進し、実用製品の早期実現を加速させ、社会全体の発展を推進するものとなるだろう。
DeSciはまだ非常に初期の段階にあるが、すでに科学研究の進め方に積極的な影響を与え始めている。
以下は『From Challenges to Opportunities: How DeSci Reimagines Science』の内容紹介である。どうぞお楽しみください：
01 核心ポイント
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科学研究プロセスには重大な課題があり、特に基礎研究から実用化への橋渡しとなる転換研究において顕著である。「死の谷」現象により、80〜90％の研究プロジェクトが人体試験に至る前に失敗し、候補薬のうち承認された治療法となるのはわずか0.1％に過ぎない。
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学術界、助成機関、産業界の間でインセンティブが一致していないため、研究資金の不足、科学者と臨床医の協力減少、科学的発見の再現性・複製可能性の低さといった課題が生じ、結果として多くの研究が「死の谷」で停滞してしまう。
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分散型科学（DeSci）とは、Web3スタックを活用して上記の課題に対処する革新的な科学研究モデルを創出するムーブメントである。
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分散型自律組織（DAO）、ブロックチェーン、スマートコントラクトを活用することで、DeSciは主要な調整課題を解決できる。これにより、異なるステークホルダーが資本的利益を調整し、研究を臨床段階へと推進するインセンティブを持つことができる。
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現在の市場では、DeSci分野における4つの主要な革新領域が明確になっている：
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インフラ：資金調達プラットフォームやDAOツールなどのサブセクター。これらはDeSci DAOの基盤を形成する。
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研究：世界的に活動する草の根DeSciコミュニティ、および複数のステークホルダーが共通のビジョンを持つDAO。
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データサービス：出版および査読プラットフォーム。オープンアクセスの科学出版物を支援し、データ管理ツールは高いデータ完全性と共同アクセス制御を提供する。
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Memes：科学実験に直接資金を提供したり、他のDeSciプロジェクトへの投資手段として機能したりする。
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現行のスタックは基礎研究および転換研究をサポートできるが、患者に直接恩恵をもたらす臨床研究にはあまり適していない。
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総じて、分散型科学は既に十分成熟しており、今日の科学研究の進め方に影響を与える段階に達している。現状にはギャップや課題があるものの、「死の谷」の問題解決は大きな前進である。
02 はじめに
2.1 従来の科学研究の背景
科学業界における新知識・新発明の創出プロセスは、主に基礎研究と臨床研究の二つの段階に分けられる。この二つの主要段階は転換研究によってつながっている。転換研究の鍵となる機能は、基礎研究の成果を臨床研究で検証可能な実用化へと転換することである。このプロセスの最終目的は研究発見の商業化であり、社会に貢献する製品の創出である。
（図1：「死の谷」は基礎科学と臨床科学の間に位置し、大多数の研究がここで失敗する）
しかし、このプロセス最大の課題は「死の谷（Valley of Death）」現象であり、多くの科学的努力が有効な転換研究の欠如により失敗している。
米国国立衛生研究所（NIH）のデータによると、80～90％の研究プロジェクトが人体試験に至る前に失敗する。さらに、FDA承認を受けた薬1つにつき、1,000を超える候補薬が開発されながらも失敗している。後期段階であっても課題は残っており、約50％の実験用医薬品が第III相臨床試験で失敗する。この観点から見ると、前臨床研究からFDA承認まで進む新薬候補の確率はわずか0.1％である。この驚くべき統計データは、大学や研究機関で開発された知識や革新を、人間の応用に耐える実際の製品や治療法に変える難しさを浮き彫りにしている。
（図2：10億ドルの世界規模の研究開発支出あたり、承認される新分子の数は低下傾向にある）
これらの課題を悪化させているのは、医薬品開発プロセスにおける日増しに非効率化するR&Dプロセスである。 米国では、新薬の開発・承認コストは約9年ごとに倍増しており、これを「Eroomの法則」と呼ぶ（モーアの法則の逆）。原因として、より厳しい規制基準、既存薬とは異なるニーズを満たす新医学的発見のハードルの高さ、臨床試験の設計・運営を行う契約研究機関（CRO）の高コストなどが挙げられる。この現状が続けば、2043年までにバイオ医薬品業界における1つの薬剤の開発コストは160億ドルに達する可能性がある。このような財政的負担は、業界が利益の高い薬剤の開発に集中する原因となり、他の重要だが緊急性の高い健康ニーズが置き去りにされる。
こうした非効率性は重大な経済的・社会的影響をもたらす。研究開発コストの高騰と頻発する失敗により医療費が上昇し、そのコストは最終的に患者、政府、保険会社が負担する。また、研究成果を実用的治療法に変える遅れや失敗は、患者が命を救うチャンスを逃すことにつながり、公衆衛生の課題を悪化させる。例えば、少数グループに影響を与える希少疾患や病状は、利益が低いと見なされるため、治療の必要性が高くても無視されがちである。
2.2 なぜ大多数の研究が「死の谷」を抜け出せないのか
根本的な問題はインセンティブの不一致であり、それが資金不足、研究者と臨床医の協力減少、科学的発見の再現性・複製可能性の低さという3つの課題を引き起こしている。これらの課題が重なり、研究は「死の谷」に停滞してしまう。
以下でこれらの主要課題を詳しく見ていく：
2.2.1 資金不足
基礎研究から臨床研究への移行時における資金不足は、資金提供者と研究者のインセンティブの不一致、および助成審査プロセスの透明性の欠如に起因する。
資金提供者の視点では、継続的な収益を生む製品に転換可能な研究を優先する。このため、資金獲得競争が激しい中で、研究者は資金提供者の期待に沿った保守的な研究に傾き、結果として革新性が抑制される。
さらに、不透明な審査プロセスにより、同じ提案でも審査グループによって異なる結果になることがある。報酬のない審査委員会では、競合する研究者の偏見、細部への配慮不足、助成承認の大幅な遅延といった問題が生じる。そのため、研究者は実験よりも、学界での地位向上のために論文発表に時間をかける傾向がある。
2.2.2 研究者と臨床医の協力減少
「死の谷」で多くの研究が停滞している現状を考えれば、転換研究における基礎研究者と臨床医の連携が極めて重要である。
効果的な協力は、基礎研究のバイオマーカーや標的型研究手法を取り入れた革新的な臨床試験デザインを促進する。例えば、腫瘍学では、遺伝子や分子に関するラボの発見が特定のがん亜型の標的治療や試験デザインに直接活かされ、大きな進展を遂げている。このような相乗効果により、後期試験の失敗リスクが低下し、患者に有効な治療を提供する可能性が高まる。
しかし、基礎科学者（発見に焦点）と臨床医（患者ケアと臨床研究に焦点）の間には、協力する動機がほとんどない。基礎科学研究者の昇進は、獲得した助成金の額やトップジャーナルへの論文掲載数に関係しており、臨床科学や医学の進歩への貢献ではない。一方、多くの臨床医にとって成功は治療した患者数に依存しており、研究や資金調達の機会を探す時間や動機がない。
その結果、両者は別々に活動し、ラボでの発見と臨床的関連性を結びつける可能性が低下してしまう。
2.2.3 科学的発見の低い再現性（Replicability）と複製可能性（Reproducibility）
複製可能性（Reproducibility）とは、元の研究と同じデータ、手法、計算手順を使って一貫した結果を得られることを指す。一方、再現性（Replicability）とは、新しい研究を行い、以前と同じ科学的発見に到達することを意味する。科学的発見に再現性・複製可能性がなければ、基礎研究の妥当性を証明できず、臨床応用への展開が困難になる。
動物研究を人間研究に転換する課題により非効率が生じており、動物研究のうち人間の反応に転換できるのはわずか6％とされている。その他にも、試験管のコーティング種類、細胞培養温度、撹拌方法などの方法論的差異により、結果が全く再現できない場合もある。
問題の規模は科学の複雑さに起因する部分が大きいが、出版社と若手研究者の間のインセンティブ不一致も、再現性・複製可能性の欠如の一因である。出版社は若手研究者の育成に重要な役割を果たし、論文発表は信頼性を高め、助成金獲得の機会を増やす。そのため、最初の試行ですぐに統計的に有意な結果を得た研究者は、再実験ではなくすぐに論文を投稿する傾向がある。
03 分散型科学入門
3.1 DeSciとは何か？
分散型科学（「DeSci」）とは、Web3スタックを活用して新たな科学研究モデルを創出するムーブメントである。
ブロックチェーンは上述の課題に対処する独自の強みを持つ。信頼不要な資金調整手段を提供すると同時に、透明かつ改ざん不可の進行記録を確保し、すべてのステークホルダーの利害を考慮する仕組みを提供する。
DeSciは暗号業界内でもまだ黎明期にある。 その市場時価総額がわずか17.5億ドルを超え、CoinGeckoで追跡されているDeSciカテゴリのプロジェクトは57件にすぎないことから明らかである。比較として、DeFAI（Defi × AIエージェント）は41件のプロジェクトで時価総額27億ドル、Crypto AI全体では470億ドル（2025年1月15日時点）である。
3.2 DeSciが「死の谷」にどう対処するか
前述の通り、大多数の研究は「死の谷」で失敗する。これはインセンティブの不一致による資金不足、協力の減少、科学的結果の再現性・複製可能性の低さといった課題が原因である。DeSciは、分散型自律組織（DAO）、ブロックチェーン、スマートコントラクトを活用することで、この調整問題を解決できる。
以下、Binance ResearchはDeSciが既存の課題にどう対処するかを要約している。まず表形式で明確に示し、その後詳細に説明する。DeSciというムーブメントは、以下の方法でこれらの課題に取り組んでいる：
3.2.1 DeSciが資金不足をどう解決するか
DAOは研究資金の資金形成手段として機能でき、参加者は患者、研究者、投資家コミュニティの混合体となる。ステークホルダーが共通の目標――研究を臨床段階へ進め、最終的に商業化すること――を持つため、彼らは「死の谷」を越えるために協力する動機を持つ。
意思決定は分散型のトークンガバナンスによって行われ、投票は透明かつ民主的に行われる。その後、スマートコントラクトがDAOが決定した条件を自動実行し、透明性を確保する。例としては、マイルストーンに基づく資金支払い、科学研究から生まれる知的財産（IP）のトークン化、IPの分割化、そしてすべてのDAO参加者に利益分配を行うことで利害調整を図るなどがある。
全体として、DeSci分野のDAOは信頼不要な方法でステークホルダーを調整し、共通の目標に向かって協働することで、基礎研究から臨床研究までを包括的に統合するエンドツーエンドのアプローチを提供できる。
3.2.2 DeSciが研究者と臨床医の協力減少をどう解決するか
前述の通り、協力減少の主因は研究者と臨床医の間のインセンティブの違いにある。これはDAOへの参加を通じて解決できる。DAO設立時に研究仮説、実験手法、パラメータを事前に合意することで、研究結果の調整が可能になる。それに加えてIPのトークン化により、研究者と臨床医双方に十分なインセンティブと報酬が与えられ、研究を臨床段階へと推進できる。
さらなる協力を促進するツールとして、査読に対する報酬をインセンティブ化するプラットフォームがある。成功した査読後、スマートコントラクトによって報酬が自動分配される。これにより臨床医が研究者に近づき、早期から意見を提供できるようになり、成功すれば研究を臨床実装へ導くことができる。また、科学界メンバーのDeSci DAOへの貢献、査読作業、臨床実装などに基づき、チェーン上に評判システムを構築することで、科学的進歩に貢献したすべての活動が適切に帰属される。
3.2.3 DeSciが科学的発見の再現性・複製可能性の低さをどう解決するか
この問題を解決する方法の一つは、研究手法、実験設計、各ステップをブロックチェーン上に記録することである。ブロックチェーンは改ざん不可の台帳であり、他の研究者が実験内容を完全に把握でき、再実験したい場合、すべての変数を照会できる。
さらに、Web3プリミティブを用いて、誰もがアクセス可能な新しい公開形態を構築できる。すべての研究（失敗した研究さえも）を共有できるようにすることで、成功した実験のみが出版されるという出版バイアスを排除できる。失敗した実験のデータも価値があるのだ。
DeSciが貢献できるもう一つの分野はデータの完全性とコンプライアンスである。従来のアーカイブ保存もこれを満たすが、通常テープに依存しており、データ検索が遅い。科学研究のダイナミックな性質を考慮すれば、複数の当事者が同じデータを扱いながらも、不変性と安全性を維持するには、分散型ストレージやデータウェアハウスが解決策となり得る。これらは必要なデータアクセス制御を提供し、単一障害点を排除することで冗長性を高め、共同作業に迅速なデータ検索を提供する。これにより科学研究はより厳密になり、再現・複製可能な結果の可能性が高まる。
04 DeSciのエコシステム概観
4.1 主要な革新分野
Binance Researchは、DeSciエコシステムにおける4つの主要革新分野を特定している：インフラ、研究、データサービス、Memes。
インフラ（Infrastructure）には、資金調達プラットフォームやDAOツール（例：IPトークン化、DAO形成、法的契約）などのサブセクターが含まれる。これらは最先端の科学発見を担うDeSci DAOの基盤を形成する。
研究（Research）には、DeSci Global、DeSci Collectiveなどの草の根コミュニティがあり、これらは世界中でイベントを開催してDeSci愛好家をつなぐ。また、複数のステークホルダーの共通利益を一体化するDAOもある。これらのDAOは長寿、脱毛、女性の健康など、さまざまな科学分野に特化していることが多い。
データサービス（Data Service）には、科学出版物のオープンアクセスを可能にする出版・査読プラットフォーム、および強固なデータ完全性と適切なアクセス制御を提供するデータ管理ツールが含まれる。
Memesは市場の個人投資家の関心を表しており、学術界に限定されがちなDeSci分野に認知と教育をもたらす。一部のメモコインは科学実験に直接資金を提供し、他のものは他のDeSciプロジェクトへの投資手段として機能する。
4.2 注目のサブセクター
A. インフラ：知的財産（IP）のトークン化／分割化
IPのトークン化は、研究と革新における根本的な障壁、すなわち知的財産（IP）の貨幣化と流動性の問題を解決することで、転換科学の推進に変革的な役割を果たす。
従来のIP管理・取引システムは面倒で中央集権的であり、小規模なステークホルダーにとってはアクセスが難しい。これにより、発見の商業化および実用化への転換速度が制限される。ブロックチェーン技術を活用することで、IPのトークン化は分散型かつ透明な枠組みを創出し、研究者、投資家、その他のステークホルダーが革新プロジェクトに効率的に関与・資金提供できるようになる。
IPのトークン化とは、知的財産を取引可能で流動的なデジタル資産に変換することを指す。Moleculeのようなプロジェクトは、IP-NFT（知的財産非代替性トークン）や知的財産トークン（IPT）の概念を導入することで、このプロセスを体現している。IP-NFTは知的財産をチェーン上に持ち込み、分割化により複数のステークホルダーが共同でIPを管理できる。期待される結果は、研究を臨床段階へ進め、最終的に商業化するために必要な資金を確保するための利害調整である。
B. インフラ：DAOの設立
DAOインフラは科学の分散化におけるキーワードとなる革新であり、患者、科学者、バイオテクノロジー専門家のコミュニティが共同で科学プロジェクトを資金調達、管理、所有することを可能にする。従来の科学資金調達は、中央集権的機関、厳格なガートキーパー、不透明なプロセスに制限されてきた。DAOインフラは、科学計画の企画、資金調達、ガバナンスのための透明で分散型の枠組みを提供することで、この構造を打破する。
DAOを通じて、ステークホルダーはリソースを束ね、集団的決定を行い、科学研究の方向性に直接影響を与えることができる。BIOプロトコルはその一例であり、BioDAOの設立、資金調達、ガバナンスを支援する。各BioDAOはそれぞれ専門分野を持ち、長寿（VitaDAO）、低温保存（CryoDAO）、脱毛（HairDAO）、女性の健康（AthenaDAO）など、異なる科学分野に焦点を当てる。
C. インフラ：資金調達プラットフォーム
Web3資金調達プラットフォームは、プロセスの分散化とより広範な参加を可能にすることで、科学研究の資金調達方法を変革している。従来の研究資金調達は助成金や機関支援に依存しており、遅く、官僚的で範囲が狭い。クラウドファンディングの形式により、研究者は資金提供者、コミュニティ、協力者と直接つながる機会を得て、より透明で包括的な資金調達エコシステムを促進する。
これらの資金調達プラットフォームは、支援対象においても異なる。例えばCatalyst（DeSci IPの資金調達を目指す）、Bio.xyz Launchpad（DeSci DAOの資金調達を目指す）、pump.science（化合物テストの資金調達を目指す）などがある。
Web3のコンポーザビリティにより、異なるクラウドファンディングプラットフォームが研究の各段階におけるステークホルダーを調整し、シームレスな資金調達エコシステムを促進できる。例えば、Bio.xyzが資金提供するDeSci DAOは、Catalystを通じて特定のIP研究に資金を調達したり、pump.scienceを通じて化合物を透明にテスト・検証したりできる。
D. データサービス：出版／査読プラットフォーム
従来の科学研究出版モデルは通常、遅く、高価でアクセスしづらい。論文処理料（APC）が高く、査読の透明性も限定的である。さらに、研究者は査読プロセスへの貢献に対してほとんど名誉や報酬を得られない。これにより査読スピードが遅れ、利益相反によるバイアスの可能性が高まる。全体として、科学の進歩の速度が阻まれ、より広い層への知識アクセスが制限される。
査読および出版をインセンティブ化するプラットフォームは、出版、査読、共同研究などの貢献に対して報酬を与えるオープンで透明なシステムを構築することで、これらの問題を解決しようとする。ブロックチェーン技術とコミュニティガバナンスを統合することで、科学知識へのアクセスが民主化され、研究の普及が加速し、世界中の研究者間の協力が促進される。ResearchHubがその一例であり、研究者は査読記事に対してトークン報酬を得たり、興味のある科学分野の志同道合の人と協力できる。科学界への積極的貢献はチェーン上に記録され、科学者の評判を築き、レビュー権限やアクセス制御などの機能を解放する。
これは人工知能との交差点としても興味深い。yesnoerrorのようなプロジェクトは既に登場しており、OpenAIを利用して数学的誤りを発見するAIエージェントである。数学的誤りの発見、偽データの識別、科学的完全性を損なう数値の不整合を規模で検出し、ほぼダウンタイムなしに動作可能である。
E. データサービス：データ相互運用性と完全性
医療および生物医学研究業界は、データシステムの断片化、透明性の欠如、患者中心の実践の不在に悩まされている。患者はしばしば貴重なデータや生物学的サンプルを研究に寄付するが、それらがどのように使われているかを理解・管理できず、生じる科学的・商業的価値からはほとんど利益を得られない。こうしたギャップは不信感、プライバシー侵害、参加意欲の低下を招き、特に周縁化され代表性の低いコミュニティでは深刻である。
データ相互運用性と完全性は、患者に透明性、コントロール、利益共有を提供し、研究者、機関、企業間のシームレスな協力を実現するシステムを構築することで、これらの問題を解決しようとする。相互運用性システムは異なるデータ源を調整し、ネットワーク上で利用可能にしながら、データのプライバシーと完全性を保護する。これにより科学的発見が加速され、臨床開発が簡素化され、生物医学研究への信頼が築かれる。
AminoChainがその一例であり、医療機関を接続し、ユーザー所有の医療アプリケーションを支援する分散型プラットフォームである。患者が自分のデータとサンプルを管理でき、使用方法の透明性を確保し、研究から生じる価値を共有できる。その他の分散型データソリューションにはFilecoin、Arweave、Space and Timeがあり、データは安全に保存され、単一障害点がなく、柔軟なアクセス制御によりデータが適切に取り扱われる。
05 おわりに
我々はDeSciの初期段階にいる。この分散型科学のアプローチは、今日の科学研究のあり方の中でますます顕在化していくだろう。DeSciは研究の初期段階からステークホルダーを調整し、研究を臨床段階へと推進する十分な関心を確保する可能性を秘めている。
研究を分散型で調整するインフラは既に存在する。利害の一致したステークホルダーはDAOの形で科学研究における共通の利害を正式化し、資金提供と研究実施を行い、生じる知的財産を所有し、データ保護ガイドライン内で安全にデータを共有することで、異なる科学コミュニティ間の協力を強化できる。
しかし、現行のスタックは基礎研究および転換研究には適しているが、臨床研究にはあまり適していない。前者の研究段階はより多くの信頼不要な調整を必要とするが、後者は規制当局、製薬企業、物理的ラボなどとの中央集権的グループとの調整が必要となる。
さらに、DAOの法的正当性は依然として議論と規制発展の対象である。Ooki DAO事件では、米国カリフォルニア北地区地方裁判所が、Ooki DAOは『商品取引法』上の「人」であると裁定し、DAOが法的責任を負う先例を設けた。この決定はDAOメンバーに重大な影響を与え、ガバナンスに参加するトークン保有者がDAOの行動に対して個人責任を問われる可能性を示している。DAOの取り扱いに関する明確性の欠如は、潜在的な資金提供者を遠ざける可能性がある。
総じて、DeSciは既に十分成熟しており、今日の科学研究の進め方に影響を与えることができる。現状にはいくつかのギャップや課題があるものの、研究における「死の谷」の問題解決は大きな一歩である。
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