世界では現在約5700万人が認知症とともに暮らしており、毎年1000万人以上が新たに認知症と診断されている。こうした患者を支援しようとする研究者にとっての障害は、努力の不足ではない。データが多すぎること、それを統合できる専門家が少なすぎること、そして発見のスピードが病気の進行に追いつかないことにある。
過去15年間で米国国立衛生研究所（NIH）の資金は7倍に増え、年間39億ドルに達したにもかかわらず、アルツハイマー病を阻止・予防・回復させる治療法はまだ見つかっていない。ボトルネックは、インパクトの大きい科学的知見が十分に生まれないこと、膨大なデータが機関ごとのサイロに囲い込まれていること、そして研究の統合が論文発表のスピードに追いつけないことにある。
この状況を変えるため、生物医学研究・AI神経変性疾患コンソーシアム（C-BRAIN）がNVIDIAと協働している。C-BRAINは2025年11月に発足し、聖路易ス・ワシントン大学医学部のチャールズ・F・アンド・ジョアン・ナイト特別神経学教授であるランドール・ベイトマン博士が率いる。学術機関、慈善団体、製薬企業、研究機関からなる18の加盟機関が参加している。
ベイトマン博士は、人工知能によってこれまでとは根本的に異なる方法で研究を行い、患者に届く発見を加速できる好機が訪れていると語る。同氏はこの取り組みを「科学者によって、科学者のために作られたAIツール」と表現する。コンソーシアムは、これまで活用されてこなかったアルツハイマー病研究のデータを科学者の活動に役立てるシステムを構築している。
いわゆる「ダークデータ」とは、AIツールや人間の研究者にこれまで公開されてこなかった研究資産を指す。未発表の知見、陰性結果、さらには加盟機関が管理する専有データも含まれる。C-BRAINの最高技術責任者であるアデ・オジェウォレ博士は、生命科学のデータの多くが最先端モデルに取り込まれておらず、その結果として多くの知性が活用されずに失われていると指摘する。
技術面では、一部のダークデータは安全な計算システムに直接格納され、AIツールがアクセスできるようになる。患者のプライバシーや機関のガバナンスを損なわずに利用するため、C-BRAINは集中型と連合型を組み合わせたハイブリッド方式を採る。AIモデルは各機関の内部でデータから学習し、データ自体が機関の外に出る必要はない。こうした基盤の構築と拡張は技術的に難しく、NVIDIAが協働で担う役割の一つだ。
現在C-BRAINは、オンプレミスで64基のNVIDIAデータセンターGPUを稼働させ、Microsoft Azure上のクラウドノードも併用している。コンソーシアムの野心が拡大するにつれ、NVIDIA Blackwellシステムを含む追加のGPU能力も視野に入れている。またC-BRAINはNVIDIAと協力し、NVIDIA BioNeMoオープン開発者プラットフォームやMONAIフレームワークを研究パイプラインに取り入れ、AIとアクセラレーテッドコンピューティングがアルツハイマー病研究をどう前進させるかを探っている。
ベイトマン博士は、C-BRAINとNVIDIAの協働がこれらのモデルの可能性を解き放ち、大きなインパクトをもたらすことを目指していると述べる。オジェウォレ博士も、今日の空間オミクス機械学習アーキテクチャでモデル化できる範囲を押し広げるには多くの最適化が必要であり、NVIDIAのソフトウェアがそこで重要になると強調する。
研究者らはすでに2つのツールを開発している。一つはローレンス・バークレー国立研究所との共同開発で、研究科学者ジャスティン・リース氏が主導したOpenScientistだ。科学者の研究課題とデータセットを受け取り、仮説の生成、解析の実行、検証可能で監査可能な知見の導出を半自律的に行うオープンソースのエージェント型AI「共同科学者」である。もう一つは387 Labsと開発したInsightEngineで、科学文献に対して仮説を検証し、ユーザー提供のデータセットを解析し、生物医学知識グラフを探索し、研究者が高コストな実験に踏み切る前にあらゆる主張を証拠と照合してハルシネーションを検出するオープンソースの研究プラットフォームだ。
公表された事例研究では、OpenScientistが数分で完了した解析を、領域の科学者は数週間から数カ月と見積もっていた。しかも1回の実行コストは10ドル未満である。C-BRAINが現在200以上の研究グループをカバーしていることを踏まえると、この能力は年間100万時間を超える研究余力を生み出す可能性がある。
今後C-BRAINは、神経画像、マルチオミクス、体液バイオマーカー、縦断的臨床指標など、あらゆるデータを学習したマルチモーダルな生物学的基盤モデルの構築を目指す。3年目までに、利用可能な研究とデータの全範囲を用いて、脳の老化とアルツハイマー病の新たな因果メカニズムを発見し、検証可能な科学的原理へと進める計画だ。
ベイトマン博士は、思考し推論できるAIは発見を加速する可能性を秘めており、それが全人口にとって強力かつ実施可能な予防法と治療法につながると語っている。