Latent Space、Leash BioのIan Quigleyと対談 DELデータとラボインザループを語る

Leash Bioは、タンパク質と低分子の相互作用を大規模に測るDNA Encoded Libraries（DEL）を専門とする。DELには扱いにくいという評判があったが、Ian Quigleyのチームは各分子に数十個のバーコードを付け、薬ではなくDNAに結合するタンパク質を見分けることで、クリーンで再現可能なデータを得たという。回では、生物学が拡張できるのは画像撮影とDNAシーケンシングの二つだけという考え方も語られる。

対談の主な話題は次のとおり。Kaggleコンペでは約40億件の測定値と約2,000チームが参加したが、未知の化学ライブラリで偶然を上回った参加者はいなかった。ChEMBLでは分子の構造から作成した化学者を推測でき、誰が作ったかが構造と同程度に活性を予測するという問題も取り上げる。Leash自社データだけで学習したHermesが、公開ベンチマークでBoltzと同程度の水準を保つ点も扱う。

終盤では、収録時にチームが試していたエージェント向けの検証可能な科学的推論環境が紹介される。数年かけて集めたデータが、科学的RLに必要な数万件規模のラボインザループのシミュレーションになると気づいたという。この取り組みは2か月後にMinosとなり、LLMが650万分子から予算100件で最良の結合分子を探す設定などが話題に挙がる。

そのほか、炎症プログラムでDELヒットから6か月でマウスPKPDに到達した事例や、サイトカイン標的で抗体よりも経口薬を選ぶ理由、資金力のあるラボに規模で負けない理由にも触れる。数日後にMinosの最新情報を伝える短いポッドキャストが公開される予定である。