INSIGHT BANK · 28 追跡カード
根拠・技術・人物・次の検証点を、意味のあるつながりで蓄積する。
計算資源への投資は、誰の研究機会になるか。
日本から共同研究に参加する経路がある。助成、計算配分、成果公開と知財の条件を確認する。
公開資料を追加確認し、関連する論考を更新しました。新たな臨床試験・実験の発表ではありません。
応募資格と共同研究先、計算枠・成果公開・知財の条件。12月1日正午ETの締切と2027年3月1日の採否通知予定。
観測手法は、記憶の問いをどこまで解けるか。
同じ研究でCLEMを使用。観察と介入は別。
CLEMで測れるもの、技術の再利用、活動記録・介入との組み合わせを短評に追加。
測定・解析方法の再利用、別研究での実装、必要な技能や設備。
医療AIの判断を誰が点検し、その監督自体をどう検証するか。
ARPA-HのADVOCATEは患者対応AIに加え、監督・実装・独立評価を含む開発計画を発表した。
論考を公開し、次の確認点を記録。
見逃し・誤警報、医療者への適切な引き継ぎ、通常診療での評価結果。
細胞の働きを保ちながら、常温で保存・輸送できるか。
BoSSが開発3チームと独立検証機関ATCCへの契約を発表。4年間で最大8,700万ドルを計画。
承認原稿をもとに新しい問いと観測項目を記録。
細胞種ごとの保存期間、回復後の機能、ATCCの独立検証結果。
AIで治験を成立させる仕事は、誰が何を買うサービスになるか。
SURPASSは実際の臨床試験を通じた検証を求め、初期治療群への公費支援と、その後の継続運営を想定する。参加するだけで薬の開発・販売権を自動取得する制度とは確認できない。
SURPASSの公募条件から、AIを使う治験の継続運営と対価を考える。
採択チーム、臨床試験の実施状況、後続スポンサーの費用負担、モデル・患者データの利用条件。
研究AIは、用途ごとに必要な条件を満たす抗体候補へ、どれだけ確かに導けるか。
29組織の511配列を共通条件で評価した研究では、改良と順位付けで成績が異なった。Cradleの高親和性候補は総合基準を通過したが、個別の開発適性評価には懸念が残った。
抗体の設計・選別・開発判断を区別し、総合採点と個別の懸念を記録した。
異なる標的での再現性、必要条件を満たす候補の歩留まり、作製・測定回数、開発判断までの費用と時間。
皮膚と肺の線維化を比較することで、薬をどの疾患へ進めるかの根拠を得られるか。
3D-MOFIBは強皮症とHermansky–Pudlak症候群に伴う肺線維症から始め、患者由来モデルで化合物と分子の働きを調べる計画。共通する線維化と臓器ごとの差を探索する。
線維化に共通する病態と臓器差を、適応選択に使う研究計画として記録した。
皮膚と肺で反応が共通する候補、反応が分かれる条件、患者由来検体間の再現性、その後の開発判断。
モデルは介入と応答の関係を学習し、未測定の細胞条件でも予測できるか。
Virtual Biology Initiativeは実験データ基盤の共同構築を拡大。別の取り組みであるArcの2026年競技は、対象細胞での介入結果を与えず応答を予測させる。
共同実験データへの投資と、未知条件での評価を区別して記録。
追加される細胞・介入、独立評価での予測成績、データの公開条件と再利用可能性。