がん治療において、早期検出は常に大きな課題です。近年、非侵襲性かつ高感度な液体生検技術が注目を集めています。しかし、既存の検出技術の多くは、深部ターゲットシークエンシングに依存しており、様々なデータタイプの統合が困難なため、感度と特異性に影響を与えています。この技術的な課題に対し、オックスフォード大学の研究チームは、全ゲノムを対象としたTETアシストピリジンボランシークエンシング(TAPS)に基づく、全く新しい多様なモダリティの循環腫瘍DNA(ctDNA)検出法を開発しました。この手法の最大の特徴は…

AlphaFold3は、生物科学とコンピュータサイエンスの交差点における重要なブレークスルーとして、Google DeepMindによって発表されましたが、コードやモデルの重みが提供されなかったため、科学界で再現への熱狂が巻き起こりました。Ligoというスタートアップ企業がAlphaFold3の再現に成功した最初のチームとなり、3人の創設者全員がオックスフォード大学の学部生であり、わずか4ヶ月でこの偉業を達成し、科学の可能性を示しました。この成果は、特にタンパク質構造予測において大きな可能性を秘めたバイオサイエンス分野の画期的な出来事と見なされています。しかし、DeepMind...

サムスン電子は、英国のAIスタートアップ企業であるOxford Semantic Technologiesを買収すると発表しました。これは、同社の人工知能分野における競争力を強化するためのものです。Oxford Semantic Technologiesは知識グラフ技術で知られており、この技術はデータを迅速に整理および検索し、パーソナライズされた推奨サービスを提供できます。同社のRDFoxシステムは世界をリードしており、データ処理の最適化と高度な推論をサポートし、サムスンのBixby仮想アシスタント計画のアップグレードと密接に連携しています。

オックスフォード大学のAI研究員は、大規模言語モデル（LLM）が科学の完全性に脅威を与える可能性があると指摘しています。研究では、LLMの使用法を変更し、「ゼロショット翻訳機」として使用することで、出力の正確性を確保するよう求めています。LLMを情報源として信頼することは、科学的真実の損傷につながる可能性があり、責任あるLLMの使用が求められています。研究では、科学論文でLLMが安易に使用される場合、深刻な危険性があると警告しています。

ハーバード大学医学部とオックスフォード大学は共同で、COVID-19を含むウイルスの変異株を正確に予測できるEVEscape AIツールを開発しました。このツールは、ウイルスの変異の前兆や抗体療法の有効性を予測する能力を持ち、HIVやインフルエンザなどのウイルスの変異経路も予測できます。EVEscapeは、生成モデルと詳細な生物学的情報の組み合わせにより、ウイルスの変異株を事前に予測します。研究チームは、最も可能性の高い新しいウイルス変異株のリストを2週間ごとに発表し、未研究の病原体にも対応できるようツールの範囲を拡大しています。