C-BRAINとNVIDIA、AIでアルツハイマー研究を加速

神経変性疾患の生物医学研究とAIに取り組むコンソーシアム、C-BRAINはNVIDIAと協力し、アルツハイマー研究にAIを活用しています。世界で認知症とともに暮らす5,700万人のため、研究者が研究成果をより速く統合できるようにすることが狙いです。データの過多や専門家の不足に加え、研究の進み方が病気の広がりに追いついていない課題に対応します。認知症の新規診断は年間1,000万件を超えます。米国立衛生研究所の資金は過去15年間で7倍に増え、年間39億ドルに達しましたが、アルツハイマー病の進行を止める、予防する、または逆転させる治療法は見つかっていません。

ランドール・ベイトマン博士が率いるC-BRAINは、2025年11月に発足し、学術、慈善、製薬、研究分野にまたがる18の加盟機関を結びました。未発表の知見や否定的な結果、管理下にある独自データセットを研究に取り込む取り組みも進めています。C-BRAINは、十分に活用されていないこうした情報を「ダークデータ」と呼びます。中央集約型と連合型を組み合わせた仕組みにより、各機関がデータを自らのシステム内に保ったまま、AIモデルがそのデータから学習できます。患者のプライバシーとデータ管理のルールも守ります。C-BRAINは施設内でNVIDIAのデータセンターGPUを64基運用し、Microsoft Azure上のクラウドノードも利用しています。NVIDIA Blackwellシステムを含むGPUの追加も検討中です。研究パイプラインではNVIDIA BioNeMoとMONAIフレームワークを使う予定です。

C-BRAINはオープンソースのツールを2つ開発しました。ローレンス・バークレー国立研究所と共同で開発したOpenScientistは、ジャスティン・リース研究員が主導し、研究上の問いとデータセットを受け取ると、半自律的に仮説を立て、解析を実行し、検証可能で監査可能な知見を生成します。387 Labsと開発したInsightEngineは、科学文献に照らした仮説の検証、提供されたデータセットの解析、生物医学知識グラフの探索を行い、主張を証拠と照合します。研究者が費用のかかる実験に進む前に、誤った情報の生成を見つけるためです。公表済みの事例研究では、OpenScientistが数分で完了した解析について、専門分野の科学者は数週間から数カ月かかると見積もっていました。実行1回あたりの費用は10ドル未満でした。C-BRAINは現在、200を超える研究グループに利用されています。大規模に展開した場合、年間100万時間を超える研究時間を確保できる可能性があります。

C-BRAINは、脳画像、マルチオミクス、体液バイオマーカー、経時的な臨床測定データで学習するマルチモーダル生物学基盤モデルの構築を目指しています。3年目までに、脳の老化とアルツハイマー病の因果メカニズムを発見し、検証可能な科学的原則へと結びつける計画です。ベイトマン博士は、思考と推論ができるAIが、全人口に向けた予防法や治療法につながる発見を加速できると述べました。

神経変性疾患の生物医学研究とAIに取り組むコンソーシアム、C-BRAINはNVIDIAと協力し、アルツハイマー研究にAIを活用しています。世界で認知症とともに暮らす5,700万人のため、研究者が研究成果をより速く統合できるようにすることが狙いです。データの過多や専門家の不足に加え、研究の進み方が病気の広がりに追いついていない課題に対応します。認知症の新規診断は年間1,000万件を超えます。米国立衛生研究所の資金は過去15年間で7倍に増え、年間39億ドルに達しましたが、アルツハイマー病の進行を止める、予防する、または逆転させる治療法は見つかっていません。

ランドール・ベイトマン博士が率いるC-BRAINは、2025年11月に発足し、学術、慈善、製薬、研究分野にまたがる18の加盟機関を結びました。未発表の知見や否定的な結果、管理下にある独自データセットを研究に取り込む取り組みも進めています。C-BRAINは、十分に活用されていないこうした情報を「ダークデータ」と呼びます。中央集約型と連合型を組み合わせた仕組みにより、各機関がデータを自らのシステム内に保ったまま、AIモデルがそのデータから学習できます。患者のプライバシーとデータ管理のルールも守ります。C-BRAINは施設内でNVIDIAのデータセンターGPUを64基運用し、Microsoft Azure上のクラウドノードも利用しています。NVIDIA Blackwellシステムを含むGPUの追加も検討中です。研究パイプラインではNVIDIA BioNeMoとMONAIフレームワークを使う予定です。

C-BRAINはオープンソースのツールを2つ開発しました。ローレンス・バークレー国立研究所と共同で開発したOpenScientistは、ジャスティン・リース研究員が主導し、研究上の問いとデータセットを受け取ると、半自律的に仮説を立て、解析を実行し、検証可能で監査可能な知見を生成します。387 Labsと開発したInsightEngineは、科学文献に照らした仮説の検証、提供されたデータセットの解析、生物医学知識グラフの探索を行い、主張を証拠と照合します。研究者が費用のかかる実験に進む前に、誤った情報の生成を見つけるためです。公表済みの事例研究では、OpenScientistが数分で完了した解析について、専門分野の科学者は数週間から数カ月かかると見積もっていました。実行1回あたりの費用は10ドル未満でした。C-BRAINは現在、200を超える研究グループに利用されています。大規模に展開した場合、年間100万時間を超える研究時間を確保できる可能性があります。

C-BRAINは、脳画像、マルチオミクス、体液バイオマーカー、経時的な臨床測定データで学習するマルチモーダル生物学基盤モデルの構築を目指しています。3年目までに、脳の老化とアルツハイマー病の因果メカニズムを発見し、検証可能な科学的原則へと結びつける計画です。ベイトマン博士は、思考と推論ができるAIが、全人口に向けた予防法や治療法につながる発見を加速できると述べました。