OpenAIなど、1,946のAIエージェントでマウスの脳の実験データを32分で解析

米OpenAIと、米国のバイオ企業PerturbAI、米国の研究機関スクリプス研究所(Scripps Research)のチームは、1,946のAIエージェント(自分で手順を考えて作業を進めるAI)を同時に動かし、マウスの脳の大規模な実験データを32分で解析した。論文は2026年10月16日に論文の公開サイト「bioRxiv」に載り、PerturbAIが10月21日(米国時間)に発表した。OpenAIも公式ブログで紹介した。

何をしたのか

元になったのは、PerturbAIが2026年3月に公開したマウスの脳のデータだ。病気にかかわる約2,000の遺伝子を1つずつ働かなくして、脳の細胞で遺伝子の働き方がどう変わるかを調べた。データには7,720,300個の細胞核の記録がある。

チームは、遺伝子1つにつき1つのエージェントを割り当てた。AIのモデルは、OpenAIの生命科学向けの「GPT-Rosalind-5.5」だ。各エージェントは、そこから求めた細胞の種類ごとの変化の表を調べ、論文を探し、根拠や次に試す実験を報告にまとめた。最後に報告をつなぎ、遺伝子・細胞の変化・論文・考えられる仕組みを結ぶ「推論の地図」を作った。

かんたんに言うと

約2,000冊の実験ノートを、約2,000人の助手が1冊ずつ同時に読み、結果を持ち寄るようなものだ。論文では、1つのエージェントに893の遺伝子をまとめて任せると、引用した論文は11本だった。分担した方式は、その711倍の論文を残した。

「32分」と「数か月から1年」の中身

補足の資料によると、1つの遺伝子を受け持つ作業の時間を別に24回測ると、平均32.8分だった。全部を同時に動かすので、約32分を全体の時間とした。

人が同じ解析と論文調べを順に進めると、数か月から1年かかるという。ただし、これはチームの試算だ。遺伝子1つに15分、論文1本に10分と仮定した計算で、人の作業を測ったものではないと論文は断っている。

結果をどう確かめたのか

チームは、元の研究の論文をAIに見せずに解析させた。モデルの知識は2025年12月までで、元の論文の公開(2026年3月)より前だ。元の論文がデータだけから導いた55の結論のうち、48はAIも同じか、より詳しく見つけた。

博士号などを持つ30人の研究者も、元の研究やAIが付けた順位を伏せて報告を評価した。生成AIの利用は禁じた。分担した方式と1つのエージェントの方式の報告を比べた20組では、60の判定のうち45(75%)が分担した方を選んだ。1つのエージェントの方は10(16.7%)、引き分けは5(8.3%)だった。

見つかった手がかりと、限界

たとえば小脳の神経細胞の一種では、遺伝子Tsc2を働かなくすると83の遺伝子の働きが変わったが、Tsc1ではゼロだった。2つは一緒に働くことで知られる遺伝子だ。AIは、関連する論文が見つからなかった点として印を付けた。

論文は、AIが示した仕組みは仮説で、実験で確かめる必要があるとする。論文は学術誌に載る前のプレプリントで、著者にはOpenAIとPerturbAIの社員が含まれる。

日本ではどうなるのか

日本での提供や、日本の研究機関とのかかわりは発表されていない。解析のコードはGitHubで、元のデータはHugging Faceで公開されている。

まとめ

1,946のAIエージェントが大規模なデータを分担して読み解き、次に調べる候補に順位を付けた。人との時間の比べは試算で、示された手がかりは実験で確かめる段階にある。PerturbAIとOpenAIは、この仕組みを新しい薬の標的探しに使うとしている。