ステファノ・パシフィコとデビッド・ヒーガー、エピステミックAIの共同創設者 – インタビュー・シリーズ

エピステミックAIは、自然言語処理（NLP）、機械学習、ディープラーニングアルゴリズムを使用して、膨大な量の生物医学知識の中での関係をマッピングしています。これらの知識は、テキスト文書やデータベースなど、多数の公開および非公開ソースから取得しています。ノウハウマッピングプロセスを通じて、ユーザーはプラットフォームと対話して、生物医学知識のサブセットをマッピングし、理解します。これにより、従来の検索では見落とされていた概念や関係が明らかになります。

私たちは、エピステミックAIの共同創設者であるステファノ・パシフィコとデビッド・ヒーガーに、最新の進歩について話を聞きました。

ステファノ・パシフィコは、10年以上の適用AIおよびNLP開発の経験を持っています。以前はブルームバーグで7年間働き、エレメンタル・コグニションでも働いた後、エピステミックを共同創設しました。

デビッド・ヒーガーは、ニューヨーク大学のデータサイエンスおよび神経科学のシルバー教授です。彼は、コンピューターサイエンス、AI、生物科学の橋渡しをしていることで知られています。彼は、国家科学アカデミーのメンバーでもあります。共同創設者として、彼らは、大規模なAIおよびNLPシステムを構築するための実践的な経験と、計算生物学および生物医学科学の分野での研究での専門知識を結び付けました。

あなたがAIと自然言語処理（NLP）に興味を持ったきっかけは何ですか？

ステファノ・パシフィコ：私はローマの大学で学んでいたとき、AIはまだ非常にニッチな分野でした（実際、非常にマイナーでした）。私は当時のアドバイザーに、利用可能な専門分野の中からどれを選択するべきかを尋ねました。彼は「金を稼ぐのであれば、ソフトウェアエンジニアリングとデータベースですが、奇妙で非常に先端的なものであれば、人工知能を選択してください」と言いました。私は「奇妙」に惹かれました。私は知識表現と推論を研究し、自律エージェントがサッカーをプレイしたり人を救助したりする方法を調べました。すると、2つの事実が私をNLPに惹きつけたのです。第一に、自律エージェントは自然言語で互いに通信しなければなりません。第二に、形式的な知識ベースを手作業で構築するのは難しいですが、自然言語（テキスト）には既に最大の知識ベースがあります。私は今日、これらは当時主流ではなかったと考えます。

エピステミックAIを立ち上げたきっかけは何ですか？

ステファノ・パシフィコ：私は大胆な主張をします。今日、誰もが大規模な文書やデータのコレクションの中にある知識を理解し、接続するための適切なツールを持っていません。私は以前、金融の世界でこの問題に取り組んだことがあります。ニュース、財務諸表、価格データ、企業行動、提出書類などです。この問題は私にとって魅力的でした。もちろん、難しい問題です。重要な問題です！私は共同創設者であるデビッド・ヒーガー博士と出会い、バイオメディカル業界でのスタートアップの機会を評価しました。私たちがこの分野で生成される情報の量を認識したとき、すべてが整ったような感じでした。バイオメディカル研究者は情報過多に直面し、急速に拡大するバイオメディカル知識の基盤を理解しようとします。これには、文書（例：論文、特許、臨床試験）やデータベース（例：遺伝子、タンパク質、経路、薬剤、疾患、医療用語）が含まれます。これは、研究者にとっての大きな痛みです。適切な解決策がないため、彼らは基本的な検索ツール（PubMedやGoogle Scholar）や手作業でキュレーションされたデータベースを使用しなければなりません。これらのツールは、キーワード（例：単一の遺伝子または発行されたジャーナル論文）に一致する文書を見つけるには適していますが、トピックエリアまたはサブドメイン（例：COVID-19）について包括的な知識を取得したり、高スループットバイオロジー実験（例：遺伝子シーケンシング、タンパク質発現、化学化合物スクリーニング）の結果を解釈したりするには適していません。私たちは、ユーザーが以下の点で協力できるプラットフォームを構築することを目指してエピステミックAIを立ち上げました：

1. 情報を収集し、包括的な知識マップを構築する時間を短縮する
2. クロスディシプリンの情報を表面化する（発見は、分野間の白い空間を見て得られることが多い）
3. 知識マップの中でパスやミッシングリンクを見つけて、因果仮説を特定する

これらの関係をマッピングするために使用される公開および非公開ソースの例を挙げてください。

ステファノ・パシフィコ：現在、手に入れることができるすべての公開ソースを使用しています。PubMedやclinicaltrials.govなどです。遺伝子、薬剤、疾患、その相互作用に関するデータベースも含みます。選択されたクライアントのための非公開データソースもありますが、まだ詳細を公開することはできません。

ノウハウマッピングに使用される機械学習技術の種類を教えてください。

ステファノ・パシフィコ：エピステミックAIでは、熱狂は製品を構築するのに役立たないと考えられています。複数の機械学習技術を統合したアーキテクチャを構築することを早期に決定しました。これには、ノウハウレプレゼンテーション、トランスフォーマーモデル、グラフ埋め込み、そしてより単純なモデルである回帰やランダムフォレストが含まれます。各コンポーネントは、必要なだけシンプルですが、シンプルすぎません。私たちは、特定のタスクに対して最先端のNLPコンポーネントを構築したと考えていますが、可能であればより単純なベースラインモデルを使用することも躊躇しません。

エピステミックプラットフォームを使用している会社、非営利団体、または学術機関の例を挙げてください。

ステファノ・パシフィコ：私はそれらについて話すことはできません。私は、高いプロファイルの機関からユーザーが登録したことを確認しています。非営利団体や学術機関の目的でプラットフォームを無料で提供する予定です。

エピステミックは、中央神経系（CNS）やその他の疾患特異的バイオマーカーを特定する際に、研究者をどのように支援していますか？

デビッド・ヒーガー博士：神経科学は、分子生物学、細胞生物学、遺伝学、心理学、化学、物理学、工学、数学などの高度に相互に関連する分野です。誰もがすべての分野を専門にすることはできません。研究者は、学術機関や製薬会社で専門化しなければなりません。しかし、重要な洞察は、サブ専門分野の知識を組み合わせたものです。私たちが構築しているAI駆動のソフトウェアプラットフォームは、すべての人がより相互に作用し、個々の専門分野と他のトピックの接続を見て、新しい仮説を特定できるようにします。これは、神経科学が非常に高度に相互に関連する分野であるため、特に重要です。人間の脳の機能と機能不全は、科学が直面したことのない最も困難な問題です。私たちは、バイオメディカル科学者が働き、考え方を変えることを使命としています。

エピステミックは、CNS障害の遺伝的メカニズムの発見も可能にします。具体的に説明してください。

デビッド・ヒーガー博士：ほとんどの神経疾患、精神疾患、発達障害には、遺伝的差異によって単純に説明できるものはありません。特定の遺伝子変異が疾患を引き起こすことがわかっている症候群はわずかです。例えば、自閉症スペクトラム障害（ASD）に関連する遺伝的差異は数百個あります。これらの遺伝子の機能については、基本的な生物学的側面で理解が進んでいます。例えば、自閉症に関連する遺伝子の一部は、脳のシナプスを維持する役割を果たします（ただし、同じ遺伝子は体の他の器官システムで異なる機能を果たします）。しかし、これらの遺伝的差異が、自閉症の個体が示す複雑な行動的差異を説明する方法については、ほとんど理解されていません。さらに、同じ遺伝的差異を持つ2人の個体は、まったく異なる結果をもたらすことがあります。1人は自閉症と診断され、もう1人はそうではありません。遺伝的プロファイルがまったく異なる2人の個体は、非常に似た行動的欠陥を示すことがあります。これを理解するには、遺伝子組み換えから分子生物学、細胞神経科学、システム神経科学、心理学への接続を作る必要があります。また、発達の観点からも理解する必要があります。遺伝的差異によって、特定の側面の神経機能が欠陥を生じる可能性があります。しかし、脳は単にそのまま受動的に受け入れるのではなく、可能な限り補償しようとします。補償は、分子レベル（例：別のシナプス受容体を上方調節して破壊された受容体の機能を置き換える）で行われるか、行動レベルで行われる可能性があります。最終的な結果は、初期の遺伝的差異だけでなく、さまざまな補償メカニズムにも依存します。

誰もがすべてを理解することはできません。私たちはすべての関連する生物医学知識を収集し、接続し、新しい仮説を特定するのを助けるために、AI駆動のソフトウェアプラットフォームを構築しています。

エピステミックは、COVID-19への挑戦に対処するために、バイオファーマや学術機関をどのように支援していますか？

ステファノ・パシフィコ：私たちは、COVID-19特有のデータセットを含むプラットフォームの公開バージョンをリリースしました。これは、COVID-19に関する研究を行っているすべてのユーザーが無料でアクセスできます。https://covid.epistemic.aiで利用可能です。

エピステミックが使用されている他の疾患または遺伝的問題の例を挙げてください。

ステファノ・パシフィコ：私たちは、自閉症の研究者と協力し、最近、嚢胞性線維症に関する新しい研究プロジェクトを立ち上げました。私たちは、研究に協力する必要がある他の研究者や機関と協力することを歓迎します。

エピステミックについてさらに共有したいことがありますか？

ステファノ・パシフィコ：私たちは、バイオメディカル研究者が働き、考え方を変えることを目的とした運動を構築しています。私たちは、多くの読者が私たちに参加してくれることを心から希望しています。

両者に質問に答えてくださり、ありがとうございます。さらに詳しく知りたい読者は、エピステミックAIを訪問してください。