Freenomeは、NVIDIAの加速コンピューティング技術を活用した人工知能（AI）およびディープラーニングの拡張プロジェクトを発表した。この協働により、血液中のがん由来の微細なバイオマーカーを早期に検出する技術の精度と速度を飛躍的に向上させるのが目的だ。Freenomeは、がんの初期段階では非常に微弱な生物学的信号しか残らないため、従来の検査では検出が難しいと指摘。その解決策として、細胞フリーDNA（cfDNA）の断片レベルでの深層学習モデル「FLDL」を強化し、さらにオープンソースのメチル化基盤モデルの開発を進める。 NVIDIAのハイパースケールGPUと専門フレームワーク（BioNeMo、Parabricks）の活用により、Freenomeは従来のデータ処理のボトルネックを克服。1回の血液検体から得られる数百万のcfDNA断片や数十億のDNA塩基対という膨大なデータを、高速かつ効率的に学習可能に。FLDLモデルは、2025年のAACR AI・ML研究特別会議で、従来の機械学習手法を上回る性能を示しており、データ量の増加に伴い精度が向上する特性を持つ。 また、Freenomeは、自社の特許技術と公開研究データを統合し、cfDNAのメチル化パターンを理解するオープンソースの基盤モデルを構築。このモデルは、将来的に複数のがん検出や研究に活用される可能性がある。さらに、医療機関（HCO）との連携も強化。リアルワールドデータ（RWD）を匿名化・トークン化し、AI研究を支援するツールをNVIDIA技術で提供。これにより、研究機関が大規模な多モダリティデータを活用し、将来の診断・予後予測の開発を加速できる。 Freenomeの初の検査「SimpleScreen™ CRC」（大腸がん）は、米国FDAの承認審査中で、2026年後半の承認が見込まれる。2026年には肺がんなど複数のがん検出テストも、共通の自動化検査プロセスで展開予定。Freenomeは、多モダリティデータとAIを融合した個別化がん検出の実現を目指している。