Insilico Medicine、オープンソースの長寿研究向けAIシステム「Longevity Grok」を発表

Insilico Medicineは2026年11月6日、Longevity Grokを発表した。これは、Grok Bot上で最大30のAIエージェントを使い、断片化した健康記録を整理し、介入策を提案して、その後のバイオマーカーの結果をスコア化するオープンソースシステムだ。臨床段階にある生成AI創薬企業の同社は、ハーバード大学医学大学院の研究者David Sinclairとともにこのプロジェクトを開発し、個人向けアシスタントをオプトイン方式の老化研究ネットワークと組み合わせた。

Longevity Grokの製品サイトによると、クライアントとMothershipの各リポジトリは2026年10月30日に公開され、バージョン0.2.0は2026年11月5日に公開された。このリリースでは、Research Autopilot、ClinicチームとLabチーム、名称を変更したボット、配信確認機能が追加された。したがって11月6日の発表は、コードの初公開を意味するものではなく、すでに公開されていた製品を正式に発表したものだった。

このソフトウェアはMITライセンスの下で無料で利用できるが、xAI Grok Botのアカウントが必要だ。初期設定は、公開されているplsi.md設定ファイルに従うようボットに指示するところから始まる。個人向けプランは利用可能で、医師向けのClinicツールと研究者向けのLabツールは、早期アクセスを申請した人を対象に招待制で順次提供されている。

記録からスコア付き予測へ

中核となるのは、Personal Longevity Superintelligenceの略称で、ユーザーが対話するオーケストレーターであるPLSIだ。PLSIのリポジトリには、常時稼働する中核ボット8体、任意で利用できる専門ボット13体、さらにClinicとLabそれぞれに4体のボットが記載されている。エージェントごとにチャット、記憶、コンテキストが分かれている。デバイスと食事データのエクスポートに関する限定的な例外を除き、基礎となる記録を開くのはData Processorのみで、ほかのエージェントは公開済みの状態文書とケアのコンテキストをもとに動作する。

PLSIは、FHIR記録、標準形式のCSVファイル、メチル化データ、Grokが抽出したJSONを取り込み、LOINC、RxNorm、UCUMを用いて観測データを正規化し、追記専用のイベントログに記録する。バージョン管理された状態マップは、その履歴をハッシュ化された状態文書に反映する。このアーキテクチャでは、Lifeによるデータ取り込み、Mapによる投影、証拠の検証、スクリーニング、計画の実行可否判定、スコアリングなどのPolicy機能を分離し、すべてをローカルで展開できるようにしている。

介入策を提案する際、PLSIは対象となるバイオマーカー、信頼区間、予測期間、エビデンス評価を明記した予測カードを作成する。ユーザーに提示される前に、すべての計画がChallengerエージェントに送られる。予測を担当するエージェントは、異議を受けて一度だけ予測を修正するか、反論でき、双方の内容が表示される。追跡測定値が届いた後は、予測を作成したボットではなくコードが、結果が予測区間内に収まったかを採点し、経時的な較正状況を追跡する。このプロセスにより、個々の選択が検証可能なN-of-1実験となる。

任意で利用できるResearch Autopilotは、ユーザーが設定した週ごとのGrok利用枠の割合を日々の研究に充てる一方、少なくとも10%はユーザー用に確保できる。リポジトリでは、次の状態に関するスコア付き予測と先回りして介入を阻止するスクリーニングは「実行済み」とされている一方、より広範なオーケストレーション型コンパニオンは「設計済み」とされている。こうしたステータス表示は、実行済みの機能と、設計済みまたは実装済みと記された機能を区別することで、「超知能」という広い名称に一定の留保を加えている。

オプトイン方式の研究とプライバシー管理

共同研究の仕組みであるLongevity Mothershipは任意参加で、通常のPLSI利用には影響しない。参加者は、計算処理された健康状態、コード化されたライフイベント、予測スコアの要約を提供することに個別に同意する。ファイルで個人を特定する情報は、性別、5歳刻みの年齢層、任意で提供する大まかな民族グループに限られる。健康状態の日付は月単位、ライフイベントの日付は年単位で記録される。氏名、連絡先、住所、勤務先、記録識別子、正確な日付、アップロード文書、自由記述は含まれず、アップロードは週1回を超えて行われない。

ランダムな提供者コードはユーザーのコンピューター上で生成される。文書に記載された設計では、Cloudflareの中継サーバーはインストールコードを含まないファイルを転送し、IPログを保持しない。Insilico側で受信するMotherボットは各ファイルを再確認し、自由記述、正確な日付、その他の禁止項目が含まれている場合、編集するのではなく投稿全体を拒否する。ユーザーは共有を停止したり、提供者コードにひも付いて保存されているすべてのデータの削除を請求したりできる。削除は自動的に行われ、承認は不要で、完了時には受領確認が発行される。

認証済みの研究者に提供されるのは個人の値ではなく、集計した平均値とばらつきであり、10人未満のグループは除外される。研究結果は事前登録し、公開前に管理責任者の承認を得なければならない。文書の説明は、広義の「匿名化データ」という表現よりも正確で、共有データ一式を匿名ではなく仮名化されたものと呼んでいる。また、クライアントの匿名化プロファイルにはイベントの日付が残るため、HIPAAセーフハーバー方式の匿名化ではなく、限定データセットに当たるとしている。

医療上の制限

文書では、Longevity Grokの用途を研究と教育に明確に限定している。診断、治療、処方は行わず、出力は自動生成され、提供前に医師や科学者が確認することはなく、誤っている可能性もある。健康や長寿に関する成果は一切約束されていない。正式な診断と処方は引き続き資格を持つ医師が担い、患者からのメッセージには医師の承認が必要で、最終判断はユーザーの担当医に委ねられる。

今回の公開で中心となる検証課題は、個人ごとにスコア化された予測と厳密に管理されたデータの集約によって、Longevity Grokが非臨床の範囲を逸脱することなく、有用な老化研究を実現できるかどうかです。