OpenAIは、医薬品開発という膨大な作業の調整を製薬チームに提供するソフトウェア企業Orchestra Bioを買収しました。同社のチームと技術は、OpenAIの生命科学部門Rosalindに加わります。RosalindにはすでにGPT-Rosalindモデルと、モデルを科学用のソフトウェアやデータにつなぐRosalind Workbenchがあります。この買収で、OpenAIは科学者の思考を助ける段階から、研究プログラムの運営を助ける段階へ進みます。
Orchestraが扱う問題の多くは、科学そのものではありません。OpenAIによると、創薬標的の発見から米国での承認までには平均でおよそ10〜15年かかり、その多くは、互いにつながっていないシステムを使いながら社内の部門と外部パートナーの間で調整を行うことに費やされます。Orchestraの基盤では、科学者やプログラム責任者が、試験や研究キャンペーンの監視と進捗管理をAIエージェントに任せられます。OpenAIの例は、製造ロットの失敗です。エージェントがどの作業と日程に影響が出るかを割り出し、関連情報を集め、対応策を比較し、どうするかは人が決めます。
この買収はRosalindにとって慌ただしい1か月の一部です。OpenAIは、何千ものGPT-Rosalindエージェントがマウス脳のCRISPRアトラスから仮説を生み出す例を示し、大学の研究室にGPT-Rosalindの無料の席を提供し、Novo NordiskやModernaとの提携にも触れています。掲げる目標は、研究室での発見を、候補薬を前に進めるのに必要な試験や意思決定と結び付けるエージェントです。実現すれば、OpenAIは製薬会社の研究部門だけでなく、事業運営の中核にも製品を供給することになります。
バイオテック業界の読者にとって重要なのは、誤りがどこで生じるかです。誤った仮説を示すモデルの損失は実験1回分ですが、遅れがどの試験に響くかを見誤るエージェントは、規制のある工程で何か月もの時間と資金を失わせかねません。製薬会社は、こうしたエージェントが検証済みで、監査でき、臨床業務の規則に沿っていることの証拠を求めるでしょうし、規制当局も同じことを問うかもしれません。
発表には買収額も、Orchestraの顧客一覧も、エージェントの性能データもありません。Orchestraの既存顧客がどう扱われ、そのデータがどう使われるのか、基盤が単体で提供され続けるのかも書かれていません。OpenAIが実際のプログラムでの成果を示すまでは、買収に裏付けられた方針表明にとどまり、薬をより早く患者に届けるという主張はこれから証明される必要があります。