#Life Sciences

Anthropicは、科学研究向けのAIワークベンチ「Claude Science」をベータ提供開始しました。文献調査、データ解析、図表・原稿作成、計算資源管理、監査可能な成果物生成を1つの研究環境に統合します。

Claude ScienceはmacOSまたはLinux、SSH経由のリモートマシン、HPCログインノードで利用できる研究向けアプリです。Pro、Max、Team、Enterpriseユーザー向けにベータ提供されます。ゲノミクス、single-cell、プロテオミクス、構造生物学、ケモインフォマティクスなどに向けた60以上のスキル/コネクタを事前構成しています。生成した図表や原稿には、作成に使ったコード、環境、メッセージ履歴が付与され、後から検証・再現しやすくなります。計算はローカルPC、研究室のLinux/HPC、ModalのオンデマンドGPUなどに接続して実行でき、大規模または機微なデータを既存インフラに置いたまま作業できます。レビューエージェントが引用、数値、図表とコードの整合性を確認し、科学用途での監査性を重視しています。

OpenAIは、GPT-5 Proが免疫学者Derya Unutmaz氏の3年来の研究課題解決を支援した事例を公開しました。 T細胞の挙動に関する洞察が得られ、がんや自己免疫疾患研究への応用可能性が示されています。

GPT-5 Proが、免疫学の研究課題に対して仮説整理や洞察提示を支援した公式事例です。 対象はT細胞の挙動に関する3年来の謎で、がん研究や自己免疫疾患研究への示唆があると説明されています。 製品更新というより、科学研究における高度推論モデルの利用例として重要です。 研究者やライフサイエンス領域の実務者にとって、AIを文献理解、仮説生成、研究判断の補助に使う流れを示す事例になります。 臨床利用、医療診断、治療提供としての発表ではありません。料金、対象プラン、日本での利用可否、APIの破壊的変更は記事では示されていません。

Google Developers Blogで、A2Aプロトコル1周年に合わせて、エージェント同士の安全な連携ユースケースが紹介されました。 生命科学向けのFoldRunはGemini Enterprise、Gemini CLI、A2A対応環境に追加できるエージェント例として示されています。

A2Aは、エージェントを単なるAPIのように扱うのではなく、意図理解、確認、タスク分担、長時間処理を行う協調相手として接続するためのプロトコルです。 記事では、企業内の専門エージェントに作業を委任し、内部データや独自ロジックを外部LLMに露出させない「安全な境界」が利点として説明されています。 FoldRunはタンパク質3D構造予測向けのエージェント型インターフェースで、AlphaFold 2、OpenFold 3、Boltz-2などを分子に応じて使い分ける例として紹介されています。 開発者はFoldRunをGemini Enterprise、Gemini CLI、または任意のA2A準拠環境に追加し、自然言語で構造予測タスクを委譲できます。 A2Aのユースケースとして、B2B取引、リアルタイムストリーミング、DevOps、通信/規制産業での安全なエージェント連携も挙げられています。 公式SDKはPythonとGoが1.0 GA、JavaはBeta、.NETはPreview、JavaScript/TypeScriptは安定版v0.3系で1.0作業中とされています。

OpenAIは、実際の生命科学研究ワークフローに近いAI評価ベンチマーク「LifeSciBench」を発表しました。 750件の専門家作成タスク、1,062件の添付アーティファクト、19,020件のルーブリック基準で、研究支援能力を細かく評価します。

LifeSciBenchは、AIが単なる生物学知識の回答ではなく、実際の生命科学研究タスクを支援できるかを測るベンチマークです。 タスクはPh.D.レベルの訓練とバイオテック/製薬業界経験を持つ173人の専門家が作成し、453人の専門レビュー担当者が評価しました。 750件のタスクは、エビデンス処理、分析、設計・最適化、科学的推論、検証・運用、トランスレーション、科学コミュニケーションの7ワークフローと7生物領域をカバーします。 タスクの79%は複数ステップの推論や意思決定を必要とし、53%は図、PDF、表、配列ファイル、構造/化学ファイル、Web参照など少なくとも1つの添付アーティファクトの解釈・統合を要求します。 評価は最終答えだけでなく、科学的に妥当な理由づけ、重要な caveat、運用上有用な形式まで、19,020件の詳細ルーブリックで採点します。 開発者向けAPI変更、モデル移行期限、破壊的変更はありません。生命科学向けAIエージェントや研究支援モデルの評価に関わる研究者・開発者に重要です。