Phylo、Bayerと創薬研究向けAIエージェント「Biomni Lab」で提携

Phylo, Inc.は2026年10月22日、科学研究と評価の加速を目的に、Phyloのエージェント型AIプラットフォーム「Biomni Lab」を導入することでBayerと提携したと発表しました。Bayerの科学者は、創薬における文献およびオミクスのエビデンスを扱うワークフローで、同プラットフォームを全面的に利用できます。

Bayerとの提携

契約に基づき、PhyloはBayerに自社のエージェント型プラットフォームへの全面的なアクセスを提供します。Phyloによると、このプラットフォームを使えば、Bayerの科学者は科学文献、生物医学データ、分析手法を一つの環境に集約でき、エビデンスの収集と評価に必要な手作業を減らせます。Bayerでのワークフローは、創薬に向けた文献およびオミクスのエビデンスの収集に重点を置きます。

Bayer Pharmaceuticals R&Dのデータサイエンス・人工知能部門責任者兼シニアバイスプレジデントであるSai Jasti氏は、今回の提携について、「AIは日常業務を速めるだけでなく、科学的な探究心を広げるべきだという私たちの信念を反映しています」と述べました。Jasti氏は、あらゆる段階で厳密さを保つAIパートナーがいれば、Bayerの科学者はより多くのアイデアを検討し、より意欲的な問いを立てられると語り、新薬をより早く患者に届けることを目指すとしました。

Phyloによると、同プラットフォームのワークフローは検証可能です。各結果にはその根拠となるコンテキストが保持されるため、研究者は結果の基になった情報源、手法、実行過程を確認し、自らの科学的判断を適用できます。

Phyloの共同創業者兼CEOであるKexin Huang博士は、「エージェント型AIが研究に貢献するには、研究を担う科学者の信頼を得なければなりません」と述べました。Huang氏は、BayerがBiomni Labを選んだことは、Phyloがプラットフォームに組み込んだ厳密さとAI機能に対する強い評価だと語りました。また、複雑な研究課題に対して各科学者がAIエージェントのチームを指揮できる、バイオ医薬品向けのAIネイティブなオペレーティングシステムを実現するという同社の構想を説明しました。Huang氏によると、PhyloはBayerとの取り組みを通じて、AIの機能と深い科学的専門知識が結び付くことで何が可能になるかを示すことを目指しています。

Biomni Labプラットフォーム

PhyloはBiomni Labを、同社が定義する「統合生物学環境」として初めてのものと位置付けています。これは、科学者が文献を検索し、実験を設計し、生物学的データを分析し、結果を解釈して、次の段階を計画できる単一のワークスペースです。PhyloのBiomni Lab製品ページによると、このプラットフォームは創薬、ゲノミクス、バイオインフォマティクス、マルチオミクスに関する研究を支援し、実験研究者、計算生物学者、バイオインフォマティクス研究者、トランスレーショナルリサーチの研究者、ライフサイエンスの研究開発チーム向けに構築されています。個々の研究者は科学的な問いを探究して分析を実行できる一方、複数分野にまたがるチームは、データ、文献、研究ワークフローを横断して連携できます。

Phyloのドキュメントでは、Biomni Labを汎用の大規模言語モデルやAIアシスタントと対比し、生物学およびライフサイエンスの研究開発に特化して構築されたものと説明しています。科学者はAIエージェントとともに、問いを定め、実験を設計し、分析を実行して、結果を解釈します。信頼性を確保するため、科学文献を参照する際には引用情報と原典へのリンクを提示します。また、各分析の背後にあるツール、コード、方法論、実行の詳細を保持するため、研究者は手法を確認し、結果を検証して、ワークフローを再現できます。ドキュメントでは、AIを活用する科学研究全般と同様に、研究者は適切な科学的判断に基づいて結果を検討すべきだと注意を促しています。

Phyloのエンタープライズ向けプラン「Biomni Lab for Enterprise」は、ライフサイエンス分野の大規模組織に専用インフラ、カスタムエージェント、高度なセキュリティ機能、優先サポートを提供します。また、複数分野にまたがるワークフローにおいて、組織独自の研究データ、ツール、プロセスと接続できます。マネージド製品は、スタンフォード大学で始まったオープンソースプロジェクト「Biomni」と研究上の系譜を共有しています。同プロジェクトは、科学者や開発者が自らホストし、カスタマイズできるコミュニティ提供のコードを公開しています。Biomni Labには、マネージド型の研究環境、コラボレーション機能、拡張性の高いインフラ、継続的に更新される機能が加わっています。

Phyloによると、Biomni Labは創薬の初期探索、標的検証、リード研究、前臨床分析、臨床エビデンスの創出を支援します。用途としては、疾患の生物学的背景の統合、オミクスデータの分析、標的の優先順位付けと評価、生物学的構造や候補の調査、臨床エビデンスの検討が挙げられています。ゲノミクス分野では、ヒト遺伝学研究、変異アノテーション、原因遺伝子の優先順位付け、RNA-seq解析、シングルセル解析、空間トランスクリプトミクスを扱います。研究者は科学的な目標を自然言語で指定し、生成された方法論、コード、可視化結果、解釈を確認できます。

バイオインフォマティクスおよびマルチオミクスのワークフローでは、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、シングルセルデータ、空間生物学を扱います。研究者は計算解析を計画・実行し、データセットを操作して、結果を解釈し、可視化を作成してレポートを生成できます。また、作業の根拠となるコード、情報源、実行の詳細も保持されます。

研究開発部門の責任者は、contact@phylo.bioからBiomni Labのエンタープライズ向けデモを依頼できます。