米国耶鲁大学のマーク・ゲルスタイン教授、スミタ・クリシュナスワミ教授、唐相儒氏らをはじめとする複数機関の研究者チームが、世界初の「自律的仮想細胞モデル設計システム」CellForgeを発表した。この成果は、arXivに掲載された論文『CellForge：仮想細胞モデルのエージェント化設計』（CellForge: Agentic Design of Virtual Cell Models）として公開され、AI for Science分野における重要な前進を示している。 CellForgeは、単細胞多様なオミクスデータ（RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seqなど）と自然言語による研究課題の入力を受け、自動的に最適なモデル構造を設計し、訓練・予測用の実行可能コードを出力する多エージェントシステムである。従来の手動モデル設計とは異なり、データ専門家、モデルデザイナー、生物学者、訓練専門家といった複数のエージェントが、文献調査を基に批判的討論を繰り返し、最適な解決策に到達する。この「批判的共感」プロセスは、実際の研究チームの協働をAI的に再現したもので、科学的妥当性と再現性を高める。 実験では、CellForgeがscGPT、Geneformer、ChemCPAといった既存の先進モデルを上回る性能を示し、特にATAC-seqやCITE-seqといった異なるデータモダリティに対しても高い汎化能力を発揮。これは、従来のモデルが特定モダリティに特化していたのに対し、CellForgeが自動的にモダリティ特徴を識別し、適切なアーキテクチャを生成できることを示している。 さらに、CellForgeは単に設計を提案するにとどまらず、生成されたコードを自動実行し、データ前処理、訓練、評価、可視化までを一貫して処理。これにより、計算知識が乏しい生物学研究者でも高精度なモデルを迅速に構築可能となる。研究チームは、AIが単なる補助ツールではなく、新たな「AI科学者」の姿勢を示すと位置づけ、今後は実験装置と連携し、モデル設計から実験までを閉ループで行う「実験自動化」への展開を目指す。 このシステムは、がん研究、免疫療法、幹細胞分化など、生命科学の多様な分野での応用が期待される。特に薬物開発では、仮想的細胞反応の予測により、臨床試験前の候補選定を大幅に効率化できる可能性を秘めている。 CellForgeのコードと論文はGitHubで公開されており、研究者コミュニティの共同開発を促進する。本研究の意義は、科学の発見プロセスを「AIと人間の協働」によって加速・スケーラブル化する、新たな研究パラダイムの構築にある。