兄弟、座って、ちょっと話がある。——先週末、DeSci資金調達プラットフォームBio ProtocolのCEOが直接認めたことだが、彼らのAIチームはたった1日、約24時間でADHD（注意欠陥多動性障害）向けの全く新しい候補薬を設計した。
チームのAI科学者PeptAIは候補物質を模擬テストパイプラインに投げ込み、その上で非常に正直に、これが現実世界でどんな問題を引き起こす可能性があるかを指摘した。最初の実体実験室テストのコストは500〜600ドルに設定されている。完全な検証をすべて行うには、だいたい1000〜1500ドルだ。
君は推測するだろう、従来の製薬会社が同じ決定段階に到達するにはいくらかかると思う？数百万ドルだ。時間も？数年だ。注意してくれ、数万じゃない、数百万だ。数ヶ月じゃない、数年だ。
これこそが「複雑性崩壊」——以前はどの疾患を研究すべきか、どの問題を提起すべきかの決定権は資本の手に握られ、科学そのものとはほとんど関係なかった。研究は商業的優先順位に合致するか、または「ホットな」話題に追いつく必要があり、そのための資金援助を受けられる。希少疾患や非主流のメカニズムなど、多くの価値ある分野は、まったく無視されてきた。
DeSci（分散型科学）はこの資金不足を埋めようと数年にわたり試みてきたが、その野心は薬物発見自体のコストによってしっかりと抑えられている。想像してみてくれ、DAO（分散型自律組織）であっても、コミュニティの資金調達能力がいくら強くても、何千万ドルもの研究開発費に直面すれば、ただ黙って見ているしかない。
しかし今は変わった。AIが数学計算の底力を見せつけ、研究開発コストを最低価格にまで引き下げたのだ。コストが数百ドルのレベルにまで下がれば、DAOの資金は候補薬の全過程を資金援助できる。実験室のデータを本当に得るまで、資金は途切れない。以前の製薬会社が見向きもしなかった研究分野——例えばADHDの食欲素系の生物学的メカニズムなど——長年研究されてきたが、どの薬廠も開発に金を出したがらなかった分野も、PeptAIは選び、それをわずか週末でやり遂げた。
Bio Protocolはここで重要な役割を果たしている。これはトークンガバナンスによるプラットフォームで、コミュニティの投票によって資金を専門的な研究DAOに配分する仕組みだ。過去数ヶ月、同プラットフォームはインテリジェントエージェントの科学にも力を入れてきた。PeptAIがOX2R-004で成功したのは最新の例にすぎず、孤立した例ではない。今年1月、チームはBIOSをリリースした。これは専門的なインテリジェントエージェントが文献検索や計算分析を行うAI科学者だ。
ポイントは、Bio Protocolが二つのエンジンを同時に動かしていることだ。コミュニティの資金調達とインテリジェントエージェントの科学だ。両者は高度に連携している——もしAIが十分に低コストで候補物質を設計でき、コミュニティが直接資金を出すなら、薬物発見の最も初期段階はもはや機関の審査に頼る必要がなくなる。
しかし、慌てて全資金を突っ込むのは待て。Bio Protocol自身も正直に認めている。AIとコミュニティ資金調達には、依然として三つの構造的な問題があると。彼らは最近の投稿でそれを明言した。
第一、データのアクセス性の欠如だ。AIが体内での薬物の挙動を模擬するために使うデータは、すべて製薬会社の金庫に閉じられている。彼らが何十年もかけて収集したもので、核心的な競争武器とみなされており、絶対に公開されない。
第二、実験室の環境だ。化合物のテストには物理的な空間が必要で、生物材料や数週間の契約・調整も必要だ。どんなAIもこの物理的なステップを消し去ることはできない。
第三、臨床試験だ。候補薬が人間でテストされる段階は、依然として古い資本構造の上に成り立っている。DeSciのスタックはこの層に到達するものを今のところ持っていない。
しかし、注目すべき文化的変化も起きている。ペプチド系の文化が盛り上がり、GitLabの共同創設者Sid SijbrandijはAIを使って自身の癌と闘い、オーストラリアのテクノロジー起業家Paul ConynghamはChatGPTを使って愛犬Rosieの癌治療を支援した——これらの話は、ますます個人の利害関係に駆動され、商業的動機から離れた集団へと向かっていることを示している。
臨床検証は依然として重要だ。医師も重要だ。しかし変わったのは、問題を提起したい動機を持つ人々が、今や非常に低コストで問題を実際の科学的答えに持ち込めるツールを手に入れたことだ。
ゴールに到達する障壁は依然として存在する。実験室での検証の後には臨床前の安全性試験（50万〜200万ドル）、次にFDAにIND申請、その後に三段階の臨床試験が続き、総コストは数千万〜数億ドルになる。しかしDeSciは今や、実データを持ってこの道の出発点に立つことができる——発表とデータの結合、各段階の意思決定がブロックチェーンに永久記録されるという特徴を持つ化合物だ。これは、かつての仮説と資金提案だけの出発点とはまったく次元が違う。
研究分野の規模は再定義されつつある。従来の製薬企業が希少、非収益性、科学的に非伝統的な理由で無視してきた疾患も、ついに低コストの検証経路を持つ明確な道筋を得た。
この潮流はすでに感じられ、今後ますます強まるだろう。
（注：本文中のDeSci関連プロジェクトのトークン$BIO は最近複数の取引所に上場し、市場の反応もAI+DeSciのストーリーに対して好意的である。）
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兄弟、座って、ちょっと話がある。——先週末、DeSci資金調達プラットフォームBio ProtocolのCEOが直接認めたことだが、彼らのAIチームはたった1日、約24時間でADHD（注意欠陥多動性障害）向けの全く新しい候補薬を設計した。
チームのAI科学者PeptAIは候補物質を模擬テストパイプラインに投げ込み、その上で非常に正直に、これが現実世界でどんな問題を引き起こす可能性があるかを指摘した。最初の実体実験室テストのコストは500〜600ドルに設定されている。完全な検証をすべて行うには、だいたい1000〜1500ドルだ。
君は推測するだろう、従来の製薬会社が同じ決定段階に到達するにはいくらかかると思う？数百万ドルだ。時間も？数年だ。注意してくれ、数万じゃない、数百万だ。数ヶ月じゃない、数年だ。
これこそが「複雑性崩壊」——以前はどの疾患を研究すべきか、どの問題を提起すべきかの決定権は資本の手に握られ、科学そのものとはほとんど関係なかった。研究は商業的優先順位に合致するか、または「ホットな」話題に追いつく必要があり、そのための資金援助を受けられる。希少疾患や非主流のメカニズムなど、多くの価値ある分野は、まったく無視されてきた。
DeSci（分散型科学）はこの資金不足を埋めようと数年にわたり試みてきたが、その野心は薬物発見自体のコストによってしっかりと抑えられている。想像してみてくれ、DAO（分散型自律組織）であっても、コミュニティの資金調達能力がいくら強くても、何千万ドルもの研究開発費に直面すれば、ただ黙って見ているしかない。
しかし今は変わった。AIが数学計算の底力を見せつけ、研究開発コストを最低価格にまで引き下げたのだ。コストが数百ドルのレベルにまで下がれば、DAOの資金は候補薬の全過程を資金援助できる。実験室のデータを本当に得るまで、資金は途切れない。以前の製薬会社が見向きもしなかった研究分野——例えばADHDの食欲素系の生物学的メカニズムなど——長年研究されてきたが、どの薬廠も開発に金を出したがらなかった分野も、PeptAIは選び、それをわずか週末でやり遂げた。
Bio Protocolはここで重要な役割を果たしている。これはトークンガバナンスによるプラットフォームで、コミュニティの投票によって資金を専門的な研究DAOに配分する仕組みだ。過去数ヶ月、同プラットフォームはインテリジェントエージェントの科学にも力を入れてきた。PeptAIがOX2R-004で成功したのは最新の例にすぎず、孤立した例ではない。今年1月、チームはBIOSをリリースした。これは専門的なインテリジェントエージェントが文献検索や計算分析を行うAI科学者だ。
ポイントは、Bio Protocolが二つのエンジンを同時に動かしていることだ。コミュニティの資金調達とインテリジェントエージェントの科学だ。両者は高度に連携している——もしAIが十分に低コストで候補物質を設計でき、コミュニティが直接資金を出すなら、薬物発見の最も初期段階はもはや機関の審査に頼る必要がなくなる。
しかし、慌てて全資金を突っ込むのは待て。Bio Protocol自身も正直に認めている。AIとコミュニティ資金調達には、依然として三つの構造的な問題があると。彼らは最近の投稿でそれを明言した。
第一、データのアクセス性の欠如だ。AIが体内での薬物の挙動を模擬するために使うデータは、すべて製薬会社の金庫に閉じられている。彼らが何十年もかけて収集したもので、核心的な競争武器とみなされており、絶対に公開されない。
第二、実験室の環境だ。化合物のテストには物理的な空間が必要で、生物材料や数週間の契約・調整も必要だ。どんなAIもこの物理的なステップを消し去ることはできない。
第三、臨床試験だ。候補薬が人間でテストされる段階は、依然として古い資本構造の上に成り立っている。DeSciのスタックはこの層に到達するものを今のところ持っていない。
しかし、注目すべき文化的変化も起きている。ペプチド系の文化が盛り上がり、GitLabの共同創設者Sid SijbrandijはAIを使って自身の癌と闘い、オーストラリアのテクノロジー起業家Paul ConynghamはChatGPTを使って愛犬Rosieの癌治療を支援した——これらの話は、ますます個人の利害関係に駆動され、商業的動機から離れた集団へと向かっていることを示している。
臨床検証は依然として重要だ。医師も重要だ。しかし変わったのは、問題を提起したい動機を持つ人々が、今や非常に低コストで問題を実際の科学的答えに持ち込めるツールを手に入れたことだ。
ゴールに到達する障壁は依然として存在する。実験室での検証の後には臨床前の安全性試験（50万〜200万ドル）、次にFDAにIND申請、その後に三段階の臨床試験が続き、総コストは数千万〜数億ドルになる。しかしDeSciは今や、実データを持ってこの道の出発点に立つことができる——発表とデータの結合、各段階の意思決定がブロックチェーンに永久記録されるという特徴を持つ化合物だ。これは、かつての仮説と資金提案だけの出発点とはまったく次元が違う。
研究分野の規模は再定義されつつある。従来の製薬企業が希少、非収益性、科学的に非伝統的な理由で無視してきた疾患も、ついに低コストの検証経路を持つ明確な道筋を得た。
この潮流はすでに感じられ、今後ますます強まるだろう。
（注：本文中のDeSci関連プロジェクトのトークン$BIO は最近複数の取引所に上場し、市場の反応もAI+DeSciのストーリーに対して好意的である。）
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