☆研究成果☆ ジベレリン合成と細胞分裂が連動する 茎伸長制御の新たな分子メカニズムを解明 ▼プレスリリース ▼論文 #水嶋澪# #高木紘# #芦苅基行# #高等研究院# #生物機能開発利用研究センター# #茎伸長# #ジベレリン# #シロイヌナズナ#

米国では、危険な医学生物学的研究への支援が禁止された 新たな規定によれば、連邦予算は、危険な開発プロジェクトへの資金提供に決して充てられてはならない。 ワシントン、7月29日。／タス通信／。ワシントン政権は、米国および他国における、各種疾患の病原体の病原性を増強させるものなど、危険な医学生物学的研究への連邦政府による支援を停止することを目的とした新たな規制を導入した。これは、7月28日に公表された米国務省と保健社会福祉省の共同声明で明らかにされた。 「医学生物学的研究のおかげで、人命を救うワクチンや医薬品が開発され、医療分野でもその他の画期的な進歩がもたらされたが、科学の進歩は決して、社会や国家の安全を犠牲にして達成されてはならない」と、同文書は指摘している。同文書で強調されているように、新たな規制の導入は、「適切な管理や制限がない場合、人々の生命に脅威をもたらす可能性のある、[病原体]の機能を増強する危険な研究を中止すること」を目的としているほか、「米国の経済安全保障および国家安全保障」に対するリスクを招く恐れもある。 新たな規定によれば、米国の連邦予算からの資金は、「米国国内で実施されるか、他国で実施されるかを問わず、機能増強に関する危険な研究や、その他の生物学的リスクの拡散に関連する研究を支援するために、決して使用してはならない」とされている。こうした研究開発に対するいかなる「連邦政府による支援」も禁止されるほか、「適切な安全基準や監督体制が整っていない国における研究への資金提供」に対しても制限が設けられる。 一方で、同文書では、米国が「厳格な安全対策を講じつつ、ワクチン、医薬品、診断法の開発に向けた医学生物学的研究を引き続き支援する」と記されている。ワシントン政権は、他国に対しても同様の措置を講じるよう呼びかけている。 6月12日、当時米国国家情報長官を務めていたトゥルシー・ガバード氏は、海外の米国系生物学研究所で行われている「危険な病原体」を用いた研究が、世界的な大惨事を引き起こす恐れがあると述べた。彼女が当時明らかにしたところによると、米国はウクライナにおいて、米国の軍産複合体と関連する40か所以上の生物実験施設の設立を支援した。ガバード氏は、米国当局がウクライナをはじめ、その他数十カ国においても、危険な病原体を扱う生物実験施設の活動に資金を提供していたことを強調した。

☆研究成果☆ 生物の恒常性を支えるp53タンパク質の機能的特徴を解明 ～カイコ解析から昆虫種p53の共通性と多様性を示唆～ ▼プレスリリース ▼論文 #浜島りな# #生命農学研究科# #池田素子# #昆虫# #カイコ# #アポトーシス# #転写因子#

『かたちと進化の謎 生物の進化を「数理の目」でよみとく』(生形貴男著@講談社) 朝日新聞7/25

fable5使えるうちに遊んでたらこんな時間。 今触ってるプロダクトの機能はそのままにUIUXの最適化を任せたら、かなり良い結果に。 別件で携わってる生物系のモデル化の方にはバイオ系の規制があってそもそも使えない…

鹿嶋祐介事務所です。 続いて、内閣府よりCBRNテロ対策についてレクチャーを受けました。 CBRNとは、化学・生物・放射性物質・核を用いたテロを指し、ひとたび発生すれば、被害が広範囲に及び、国民生活や社会機能に深刻な影響を与えるおそれがあります。 こうした事態を未然に防ぐための情報収集や警戒体制、発生時における関係省庁や自治体、警察・消防・自衛隊などの連携、避難や除染、医療対応に至るまで、平時から備えを積み重ねておくことが極めて重要です。 国民の命と暮らしを守るため、最悪の事態を想定しながら、実効性ある危機管理体制の構築に向けて理解を深めました。

Aureka BiotechnologiesがUS$100 millionのSeries Bを調達した（ million近くに達したという。Granite Asiaが第1トランシェを単独で拠出し、後続トランシェは戦略投資家が主導、HighLight Capital（HLC）と既存株主のMPCi、NRL Capitalも参加した。 資金の使い道が興味深い。次世代の生物学的基盤モデルを大規模に訓練し、de novo分子設計（既存分子の改変ではなく、ゼロから候補を設計すること）、生体構造モデリング、機能予測を強化する。同時にLab-in-the-Loop（モデルの仮説を実験で検証し、その結果を次の学習へ戻す仕組み）も拡張する。 ここでいう実験は、最後に答え合わせをするだけの工程ではない。AIエージェントが分子を生成し、実験を設計し、単一細胞の機能スクリーニングや高スループット検証で確かめ、結果をモデルへ戻す。モデル→実験→データ→更新の循環そのものを、薬物探索の基盤にしようとしている。 Aurekaの生物学的基盤モデルAuraIDEは、社内のタンパク質共進化データで訓練されている。オープンソース版のOpenDDEは、抗体と抗原の立体構造予測を測る公開ベンチマークFoldBench v1の第三者評価でも紹介された。 創業者兼CEOのWeian Zhaoは、最終的に生物学的ワールドモデルを目指すと説明している。これは分子の静的な構造を当てるだけでなく、分子同士の相互作用や設計結果をシミュレーションし、AIエージェントが薬の設計を計画、実行、反復するモデルだ。 「モデル単体の性能」を競う段階から、「実験データをどう継続的に生み、モデルと薬の候補を同時に更新するか」を競う段階へ。Aurekaの発表は、AI創薬の本体がモデルではなく、モデルと実験を閉ループで接続するR&Dインフラへ移りつつあることを示していると思う。

🔬 「50人のチームが手元にいて、1日で全部やってくれる感覚」。Geminiベースのマルチエージェントが科学仮説を生成・討論・進化させ、肝線維症の瘢痕応答を91%ブロックする薬剤候補まで導きました。 タイトル: Co-Scientist: A multi-agent AI partner to accelerate research URL: 📝 概要 Co-Scientistは、Geminiを基盤とする協調型のマルチエージェントAIで、新規の科学仮説を生成・批評・洗練します。仮説の生成と評価のサイクルを自動化することで、ブレイクスルーの発見を加速する「AI研究パートナー」として機能します。 ❓ 解決する課題 研究者は、情報過多とますます複雑化する課題の中で、ブレイクスルーとなる仮説を立てるのに苦労します。膨大な文献にまたがる断片的な事実を結びつけ、有望な研究方向を特定するのが難しいのです。 💡 方法論と提案手法 3つのフェーズに専門エージェントを配置します。 ・生成フェーズ：Generationエージェントが文献とデータに基づき新規仮説を提案し、Proximityエージェントが仮説をクラスタ化して多様な探索を確保します ・討論フェーズ：Reflectionエージェントが「仮想ピアレビュア」として批判的に評価し、Rankingエージェントがペアワイズ比較とEloベースのトーナメントで優先順位付けします ・進化フェーズ：Evolutionエージェントが上位仮説を継続的に洗練・結合し、Meta-reviewエージェントが最終的な研究提案を統合します ・計算資源の大半を「検証」に充て、主張をChEMBLやUniProt、Web検索、AlphaFoldなどの専門ツールと突き合わせます 🎯 ユースケース 抗菌薬耐性、植物免疫、肝線維症の治療発見、ALSの機序探索、細胞老化の逆転、感染症タンパク質の特定、代謝疾患、老化生物学など、幅広い生命科学領域に応用されています。 📊 実験結果 ・肝線維症で、瘢痕に関連する応答の91%をブロックする薬剤候補を特定しました ・細胞老化では、実験室で細胞を若返らせる遺伝的リードを生成し、スクリーニング解析を数ヶ月から数日に短縮しました ・100以上の研究機関がテストし、Stanford、MIT、Cambridge、Calicoなどが協力しています ・第一三共やBayer Crop Science、米国の国立研究所にエンタープライズ版が展開されています #AIforScience# #AIエージェント#