がん研究に革命を起こしつつあるWatsonって知ってる？
最近、NewsPicksの課金をし始めました笑
月1500円はちょっと高い。
だけど、赤字っていうのを知って応援したいなーと思ったのと、
もちろん読みたい記事があったから始めました。
noteやメルマガも含めたら、結構メディアにお金を払ってるなー。
毎月1軒は飲みに行けますね、余裕で。笑
ちなみにこの記事は無料だし、読むだけなら登録がいらないはず。
なのでリンクを貼ってみます。
リンクを貼っても、その先を読む人は少ない、というツイートを見ました。
なので、引用しながらすごいなーと思ったところを話していきたい。
専門分野の壁を越えて、集約される知識。
まず何がすごいって、ここですよね。
圧倒的な情報量。
人間には到底できません。
2000万報を超える論文や過去の事例報告、1500万件以上の薬の特許情報、分子生物学で半世紀以上にわたって微に入り細に入り研究してきた生命のメカニズムの情報を読み込ませ「理解」させます。
特定した患者さんの変異データを入力すると、Watsonが最適な薬と治療標的となる遺伝子を提案してくれます。
これまでは研究者同士がコラボして、それぞれのエキスパートたちの知恵を結集して、新しい成果が生まれてきました。
そういった知識もすべて、集約されていきますからね。
数字ではないデータの蓄積。
PCが数字の分析に強い、というのは簡単にイメージできると思います。
しかし論文の場合は、数字だけではありません。
英語のような自然言語や、いくつもの図が記載されています。
データの照合であれば、ビッグデータの解析ができるスーパーコンピュータさえあれば可能なのでは？
人間が用いる自然言語を理解して学習し、推論し、解決法を見つけ出す能力があるWatsonだからできるのです。
そういった、非構造データの読み込みがここまで進んでいるとは。。
1,2年で、あっという間にITは進歩しますね。
研究テーマの探索にも使えそう。
今回の記事では、がんに対する有効な治療方法の提示、というアプローチでWatsonが紹介されています。
しかしながら、新しくテーマを考える際に利用できそうだな、とも感じました。
なぜなら、テーマというのは。
今までの知識の蓄積から、新しい目的を考えて実験を行うから。
人間が行うのは意思決定と、研究での操作ですかね？
コンピューターに意思決定は、今のところできませんから。
僕は有機合成をやってるので、どうしてもその思考でいっちゃいますね。
例えば、〇〇ガンに対する新薬を作りたい、とする。
基本となる骨格が、ある程度決まっているのであれば。
タンパク質とのX線構造解析のデータ等を利用して、デザインも出来そうだなあと思うんですよね。
これって、まるで「GIFT」みたいだなあと思います。
未知の発見を予想できるのか？？
といっても、さっきの仮定は穴だらけです。笑
例えば、タンパク質の話。
そもそも、抗癌剤がタンパク質をターゲットにするとは限らない。
ターゲットが同じでも、構造が変われば効き目は変わる。
遺伝子や人種によって、効果が異なるというデータもある。
挙げたらキリがないので、これぐらいで。
まあ、だからこそ研究するんだと思う。
未知のことがあるからこそ、予想できないことがあるからこそ、
確かめたくなるってのが、研究者にとって大事な感覚だと思ってるので。
Watsonができるのは、あくまでデータからの分析。
だから、予想も難しいと思う。
でもデータが集まれば集まるほど、PCによる予想も正確になっていくんだろうなーとも思う。
穴として挙げた点も、データが集まれば問題でなくなります。
そしたらセレンディピティも生まれなくなるのかな？？
研究におけるセレンディピティっていうのは、
「偶然による発見」みたいなものです。
予想したのとは違うけど、すごく良いデータが取れた、みたいな感じ。
それはそれで、ちょっと寂しいなーと思う。
あえて話を脱線させると、セレンディピティってお店は結構好き。笑
セレンディピティ （Serendipity） - 西４丁目/ダイニングバー [食べログ]
ここで紹介しなかったのは、1回しか行ったことがなかったから。
それでもいいお店だな、と感じたので紹介してみる。
いろいろな話を詰め込み過ぎた感はあるけど、反省はしてない。
まあ今回言いたかったことをまとめると、
医療×ITは間違いなくアツくなる、ってことですね。
(ちょっと無理やりすぎる感はある。。)
