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AWS と EvolutionaryScale によるジェネレーティブ・バイオロジー（生成生物学）の革新

このブログは‘“Revolutionizing Generative Biology with AWS and EvolutionaryScale”を翻訳したものです。

本日、AWS は EvolutionaryScale と提携し、同社の新しいバイオロジー向け最先端言語モデルを、創薬からカーボンキャプチャまで、さまざまなアプリケーションを推進する科学者や研究者に提供することを発表する運びとなり、大変興奮しています。

この発表により、EvolutionaryScale の最先端で最高水準の言語モデルファミリー ESM3 を AWS で利用可能になります。この提携により、生成的で多様な ESM3 モデルファミリーを含む EvolutionaryScale の最先端モデルを、業界をリードする AWS のインフラストラクチャ、エンタープライズグレードのセキュリティ、プライバシー対策、ヘルスケア・ライフサイエンス業界および生成 AI 向けの特化したサービス、生成 AI の機能(ファインチューニング、ガードレール等)と組み合わせることができます。これらは現在、製薬企業やバイオテックにより研究が行われている分野です。これには、生成 AI および機械学習に AWS を既に利用している、数十万人の AI /機械学習を利用する顧客と、上位 10 社のグローバル製薬企業 9 社が含まれ、この分野のさらなる民主化が促進されます。

ESM3 のような基盤モデルを使えば、研究者は複雑なマルチドメインタンパク質を一から生成したり、タンパク質設計のワークフローを作成したり、機能的な理解を組み込むことができます。ESM3 の強力な機能により、自然界には存在しない全く新しいタンパク質の創造が可能になり、科学者や研究者は革新的な「プログラム可能なバイオロジー」のアプローチを取ることができます。これにより、新薬の市場投入までの時間とコストを数年間と数十億ドルコストダウンできる可能性があります。

お客様は Amazon SageMaker を通じて ESM3 を簡単に利用開始でき、後にリリースされる Amazon Bedrock のサポートにより、AWS HealthOmics を使ってエンドツーエンドの創薬ワークフローを完全自動化することができます。 Amazon Bedrock は、基盤モデルを使った生成 AI アプリケーションを構築・スケーリングする最も簡単な方法です。

ライフサイエンス業界での生成 AI の大きな機運:

AWS は、さまざまな業界で生成 AI のイノベーションを加速する最前線にあり、大規模言語モデル (LLM) や基盤モデル (FM) の力を活用できるよう組織を支援しています。Amazon Bedrock を利用して高性能の生成 AI モデルに簡単にアクセスできる数万社のお客様、Amazon SageMaker で数百のプリトレーニングモデルを提供している AWS は、生成 AI アプリケーションの構築とスケーリングを簡素化しています。ライフサイエンス業界では生成 AI への熱気と機運が非常に高く、プロセスの自動化から研究や発見の仕方を根本的に変革するまで、お客様がビジネスを変革しています。例えば、アストラゼネカはゲノミクスを活用して創薬と精密医療の変革を加速し、研究者が洞察を迅速に科学的知見に変えられるようにしています。ギリアドは、企業全体のさまざまなソースからの非構造化情報の大量を迅速に分析できるよう、主要データセットから洞察を生成しています。ファイザーは Bedrock や SageMaker などのサービスを使い、医学/科学コンテンツや特許出願を作成する AI ソリューションを展開し、画期的な成果を早期に患者に届けられるようにしながら、年間最大10億ドルのコスト削減も可能にしています。

そこで本日、EvolutionaryScale との、ライフサイエンス業界の研究開発を変革することを目指す共同イニシアティブと、 Go-To-Market での提携を発表する運びとなり、大変喜ばしく思います。 EvolutionaryScale は、バイオロジー向けの最先端言語モデルのトレーニングと適用を主導するリーディングチームで、バイオロジーデータへの大規模言語モデリングの最初の適用例の1つである Evolutionary Scale Modeling (ESM) モデルファミリーの開拓者です。彼らはバイオロジーへの生成 AI の適用で、バイオロジー特化の最初のトランスフォーマー言語モデル、スケーリング則、生物学的配列の構造予測手法の開発など、主要なマイルストーンを達成しています。本日、EvolutionaryScale は、この重要な分野で全く新しい地平を切り開く、初の生成的で多様な言語モデルファミリー ESM3 の発表を行いました。

生成 AI がバイオロジーを変える可能性:

生物学的配列を「生命の言語」と捉えることで、タンパク質工学やデザインの分野に生成 AI の手法を適用する可能性が広がります。大規模言語モデルが膨大なテキストデータセットで学習することで言語理解を示す有用なアシスタントになるのと同様に、ジェネレーティブ・バイオロジーモデルは大量のタンパク質配列データから「タンパク質の言語」を学習できます。これらのモデルはこれらの配列内のパターンや関係性を理解することで、創薬設計、酵素工学、合成生物学などの用途に合わせて機能的な新規タンパク質配列を生成できるのです。タンパク質はテキストとは 3 次元構造が異なりますが、これは生命の基本単位に関わる分野で生成 AI の力を活用して発見やイノベーションを加速する可能性を示唆しています。この技術は、進化、分子生物学、人工知能、医療、人々の健康をつなぐ変革の中心にあります。

ESM3: ジェネレーティブ・バイオロジーの画期的成果

EvolutionaryScale の ESM3 は、配列、構造、機能を同時に推論できるバイオロジー向けの画期的で最先端の生成モデルで、従来のタンパク質言語モデルには無い機能です。38 億年の進化を経た数十億のタンパク質配列で複数のモダリティを学習した ESM3 は、さまざまなソースからの複雑なバイオロジーデータを理解し、自然界には存在しない全く新しいタンパク質を生成できます。ESM3 モデルファミリーには、3 つの独自モデル(パラメータ数 98B、7B、1.4B)と 1 つのオープンソースモデル(パラメータ数 14 億)が含まれ、オープンソースバージョンは本日から Amazon SageMaker と AWS HealthOmics で、2024 年後半に Amazon Bedrock でも利用可能になる見込みです。

ESM3 モデルを使えば、お客様は以下のことが可能になります。

  1. 配列、構造、機能の「言語」を理解した ESM3 を使い、複雑なマルチドメインタンパク質を一から生成できる。
  2. 異なるモダリティに基づいて個々のドメインを設計し、それらを組み合わせて新規タンパク質を作れるタンパク質設計ワークフローを作成できる。
  3. 抗体の理解を組み込める: ESM3 は抗体配列と構造を非常に良く理解しているため、in silico で多様化、最適化、進化工学などの操作が可能。

ESM3 で作られた蛍光タンパク質 esmGFP

バイオロジー基盤モデル (biological Foundation Models: bFM) を安全に民主化:

汎用の LLM や FM と同様に、AWS の包括的なヘルスケア・ライフサイエンス業界および生成 AI 向け特化サービスポートフォリオ (Amazon SageMaker 、 AWS HealthOmics、 AWS HealthScribe、 Amazon Bedrock など)を通じて、研究者は ESM3 のような bFM に簡単にアクセスできるようになります。Amazon SageMaker と AWS HealthOmics から始まり、お客様はEvolutionaryScale の最新オープンソースモデルバージョンを活用できるようになり、独自の ESM3 モデルファミリーもすぐにこれらのサービスと Amazon Bedrock で利用可能になります。フルマネージドなAWSサービスにより、研究者は ESM3 のようなパワフルな bFM を創薬ワークフローにカスタマイズしてシームレスに統合する最も簡単な方法をご利用いただけます。

この発表により、お客様は独自データセットで ESM3 をファインチューニングでき、独自データをプライベートに保ちながら、医薬品開発での画期的な発見を可能にし、イノベーションを加速できます。また、お客様はAWSの業界をリードする生成 AI インフラ (高性能 GPU インスタンスや AWS Trainium のトレーニング向け機械学習専用アクセラレータ、AWS Inferentia の推論向け機械学習専用アクセラレータなど) を活用してこれらのイノベーションをスケーリングできます。AWS の並外れた計算能力により、お客様は ESM3 のトレーニング、構築、実行を効率的に行えます。ESM3 のようなジェネレーティブ bFM を AWS サービスと統合することで、デプロイが簡素化され、データの暗号化処理、プライベートネットワーキング、HIPAA および GDPR コンプライアンスによる強固なセキュリティが確保されます。責任あるモデルの挙動をガイドするため、ガードレールが多層で組み込まれています。EvolutionaryScale の ESM3 は、有害なタンパク質の生成などの安全性リスクを軽減するよう設計されています。Amazon Bedrock のガードレールにより、お客様は倫理的 AI ポリシーに沿った入出力へのカスタムフィルタを実装できます。この公平性、安全性、透明性へのコミットメントにより、bFM の驚くべき可能性が責任を持って実現されます。

バイオロジーにおける生成 AI の未来

このマイルストーンは、バイオロジーアプリケーション向けにカスタマイズされた生成 AI 搭載モデルの新時代の幕開けを告げるものです。飛躍的な前進であるESM3は、AWSの生成 AI 機能とEvolutionaryScale の革新的 AI モデルが、計算パワーとデータスケールの最前線で相乗効果を発揮することで、創薬のタイムラインを大幅に短縮する可能性を秘めています。この提携により、プログラム可能なバイオロジーを可能にし、ライフサイエンス企業は責任ある生成 AI の力を活用して創薬の境界を押し広げ、プロセスを合理化し、最終的には新しい治療薬をより早く患者に届けられるようになります。ターゲット特定の合理化、イノベーションの促進、開発時間とコストの削減、創薬の成功確率向上につながります。

著者について

Matt Wood: Matt は AWS の AI 関連プロダクトの Vice President です。この役割において、彼は顧客、パートナー、内部の AWS チームと緊密に連携し、あらゆる業界における AI の効果的な活用を推進しています。

Matt はアマゾンに 14 年間在籍しており、クラウドビジネス全般 (Lambda、Kinesis、SageMaker、DeepRacer、Athena、EMRの立ち上げ支援を含む) に携わってきました。特に、データ、分析、機械学習、人工知能に重点を置いてきました。彼の情熱は、NFL、Cerner、Intuit、Pinterest、GE、FINRA、Celgene、NASA などの AWS 顧客と協力し、彼らのアイデアを実現することにあります。アマゾン入社前は、英国で医学を学び、機械学習の博士号を取得し、コーネル大学で博士研究員を務めていました。

このブログはヘルスケア・ライフサイエンス事業開発部 シニア事業開発マネージャー 片岡 が翻訳しました。