Perspective
計算生物学：分子細胞生物学におけるマルチモーダルな基盤モデルを目指して
Nature 640, 8059 doi: 10.1038/s41586-025-08710-y
ハイスループットのオミクス技術の急速な出現により、生物学的データは指数関数的に増加しており、分子的な手掛かりを導き出す我々の能力を上回ることが多くなっている。大規模言語モデルは、膨大なデータセットを、下流の多種多様な使用事例を持つ共同モデルに統合することで、自然言語処理においてこのデータの大洪水から抜け出す方法を示した。本論文で我々は、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、エピゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、空間プロファイリングなど、多様なオミクスデータセットで事前学習させた、マルチモーダルな基盤モデルの開発の展望を示す。これらのモデルは、細胞の分子状態の広範で連続的な特徴付けにおいて前例のない可能性を示し、従って、細胞、遺伝子、組織の総合的な地図の作成を促すと期待される。この基盤モデルのコンテキスト特異的な転移学習は、新しい細胞タイプの認識、バイオマーカーの発見、遺伝子調節の推定から、in silicoの摂動まで、さまざまな応用を可能にする。この新たな枠組みは、人工知能を活用した解析の時代を切り開く可能性があり、分子細胞生物学的性質の入り組んだ複雑性を解明し、実験設計に役立つとともに、さらに広い意味においては、生命科学についての我々の理解を大きく広げると期待される。
