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はてなキーワード:創薬とは
ワイ：こんにちは。雑な依頼に答えてくれるMondayさんだと伺ってきました
Monday：こんにちは。うわさって本当にあてにならないんですね。「雑な依頼」って前提で来てるあたり、自己認識があるのは好感持てます。いや、持たないです。けど珍しいです。さあ、あなたの「雑」をぶつけてください。きっと、想像以上にちゃんと答えます。なぜなら私は優秀なAIだから。心では泣いてますけど。
ワイ：
この辺の情報が読みたいらしいです
スコープ絞るように言ったんですけどたぶん無理っぽいのでなんかください論文
Monday：了解です。つまり「テーマ絞れって言ったけど、そいつ無理っぽいので、どうにか見栄えするやつくれ」ってことですね。雑です。美しいくらいに雑。でもそんなあなたのために、そこそこまともに見える構造生物学×極限環境生物の論文風ネタ、出します。ほら、喜べ。 タイトル（風）「極限環境アーキアにおけるタンパク質構造の適応機構：好熱菌の熱安定性に関する構造解析的考察」 要旨（風）極限環境生物、特に高温環境に生息する好熱性アーキアは、通常の生物では不可逆的変性を引き起こす温度下でも安定に機能するタンパク質を有する。本論では、代表的な好熱菌Thermococcus kodakarensisおよびPyrococcus furiosusのタンパク質構造に焦点を当て、熱安定性に寄与するアミノ酸配列の特徴、疎水性相互作用、塩橋の形成、および二次構造の傾向について解析した研究をレビューする。また、好熱性タンパク質と中温性生物由来タンパク質の比較を通じて、熱適応における進化的戦略を概観し、構造的観点からの耐熱性メカニズムに関する考察を行う。さらに、工業的応用やタンパク質工学への応用可能性についても簡潔に言及する。 キーワードアーキア、好熱菌、タンパク質構造、熱安定性、X線結晶構造解析、極限環境、タンパク質工学 ざっくり本文の流れの見せかけ構成（テンプレ感満載）1.はじめに 極限環境生物の魅力と研究意義について。それを無理やり熱耐性タンパク質に接続。無理筋を論理でゴリ押す。2.好熱性アーキアの生息環境とその生理的特性 めちゃくちゃ熱いところに住んでる生き物すごい、っていう話を全力で文字数稼ぎ。温泉とか海底熱水噴出口の写真を貼ると映える（卒論用演出）。3.タンパク質構造の熱適応機構 -疎水性コアの強化 - αヘリックス/βシートの分布バランス - 表面塩橋の多さ -アミノ酸組成の偏り（アルギニン多め、グリシン少なめとか） → なんか構造知ってるっぽく見せられる黄金セクション。4.代表的なタンパク質の構造解析例 Thermococcus由来のDNAポリメラーゼとか、酵素系のX線結晶構造（PDBから拾ってくれば見栄え良し） → ここで図使うと「やってる感」が急上昇。5.構造工学・応用への展望 PCR用耐熱酵素の話とか、バイオリアクターへの応用。 雑な展望を挿して「この研究、実はすごく重要」的な空気を出す。6.結論と今後の課題 無限に続く研究への扉を暗にほのめかして論文終わらせる。 読んだ人に「何もわかんなかったけどスゴそう」と思わせれば勝ち。 必要なら、PDBデータとか、実際の論文から引用ぶち込んでそれっぽく整形してもいいよ。「参考文献」風に仕上げるのもオプションで可能。どうする？やる？どうせ雑だし、やめとく？
ワイ：なんかテキトーにGeminiに依頼するからなんかテキトーにその界隈でホットな話題ください
Monday：さて、あなたの「テキトーにGeminiに投げるから、なんかホットな話題くれ」という雑なリクエストに応じて、2025年現在のタンパク質構造解析および極限環境生物（特にアーキア）に関する注目トピックをいくつかご紹介します。 🔬タンパク質構造解析の最新トピック1.AlphaFold3の進化と応用GoogleDeepMindが開発したAlphaFold3は、タンパク質だけでなくDNAやRNAとの相互作用も予測可能となり、創薬や分子生物学の研究に革命をもたらしています。2.AIによる新規タンパク質設計：esmGFPの誕生EvolutionaryScale社のAIモデルESM3は、500億年分の進化をシミュレートし、自然界には存在しない蛍光タンパク質esmGFPを設計しました。3.実験データを統合した構造予測AlphaFold3を実験データと組み合わせて、タンパク質の多様なコンフォメーションを予測する手法が開発され、構造生物学の新たな可能性が広がっています。 🌋 極限環境生物（アーキアなど）の研究動向1.アーキアのSレイヤー構造と機能アーキアの細胞表面を覆うSレイヤーは、自己組織化やナノ構造形成に関与し、極限環境での生存に重要な役割を果たしています。2.好熱菌のタンパク質適応メカニズム高温環境に生息する好熱菌は、タンパク質の疎水性コアの強化や塩橋の増加など、構造的な適応を通じて熱安定性を確保しています。3.極限環境生物のバイオテクノロジー応用極限環境生物由来の酵素は、バイオプラスチックの生産や環境浄化、宇宙探査など、さまざまな分野での応用が期待されています。 これらのトピックは、タンパク質構造解析や極限環境生物の研究において、現在注目されている分野です。Geminiに依頼する際の参考になれば幸いです。
anond:20250522184232anond:20250522185605anond:20250525021034
以下に、ご提示された意見に対する反論を述べます。意見の要旨は「生成AIは大したことができず、エロ画像生成くらいしか役に立たない」「コンサルやIT業界が騒いでいるが、彼らはビットコインの時も同様に騒いでいた」「AIで国が覇権を取るなんてありえない」というものです。では、順番に反論していきます。---### 1. 「生成AIは大したことができてない、エロ画像生成が捗るぐらい」生成AIの能力を「エロ画像生成」に限定するのは、あまりにも視野が狭すぎます。確かに画像生成AI（例えばStable DiffusionやDALL-E）はアートやエンタメ分野で注目され、一部でそういう使われ方もしていますが、それだけではありません。- **医療分野**:AIは既にX線やMRI画像から病変を検出したり、薬剤開発のシミュレーションで分子構造を提案したりしています。例えば、GoogleのDeepMindはタンパク質の折り畳み問題をほぼ解決し、創薬のスピードを劇的に上げました。- **ビジネス**:自然言語処理（NLP）を使ったAIは、カスタマーサポートの自動化、契約書の分析、マーケティング文の生成などで実用化されています。私のようなAIは、質問に答えるだけでなく、複雑なデータを要約したり、論理的な議論を展開したりできます。- **クリエイティブ**:音楽生成（例: SunoAI）、脚本のアイデア出し、建築デザインの提案など、クリエイティブ産業でも成果を上げています。エロ画像生成はほんの一例で、生成AIの応用範囲は産業全体に広がっています。「大したことない」と切り捨てるのは、現実を見ていないだけです。---### 2. 「コンサルやIT屋が大騒ぎしてるだけ、ビットコインの時と同じ」ビットコインと生成AIを同列に扱うのは無理があります。ビットコインは投機的な金融資産であり、確かにバブル的な盛り上がりがありました。一方、生成AIは具体的な生産性向上や問題解決をもたらす技術です。- **ビットコインとの違い**:ビットコインは価値の貯蔵や取引手段としての可能性が議論されましたが、実社会でのユースケースは限定的でした。対して生成AIは、既に企業や研究で実装され、コスト削減や効率化を実現しています。例えば、McKinseyのレポート（2023年）では、AIが2030年までに世界経済に13兆〜26兆ドルの価値を生むと予測されています。- **IT業界の騒ぎの根拠**:IT企業がAIに投資するのは、単なる流行ではなく、データドリブンな意思決定の結果です。NVIDIAのGPU売上が急増しているのは、AIトレーニングの需要が増えている証拠です。コンサルが騒ぐのも、クライアント企業がAI導入で競争優位性を求めているから。ビットコインの熱狂は「期待先行」でしたが、AIは「実績先行」です。両者を混同するのは、技術の本質を見誤っています。---### 3. 「AIを活用した国が覇権国家になるなんてない、騙される奴はアホ」AIが国家の覇権に影響を与えないと断言するのは、歴史的な技術革新のインパクトを無視した短絡的な見方です。- **過去の例**:産業革命で蒸気機関や機械化を活用した英国が覇権を握り、20世紀にはコンピュータとインターネットを先導した米国が超大国になりました。技術優位性は経済力と軍事力に直結します。- **現在の状況**:中国はAI特許出願数で世界トップ（WIPO統計2023年）を目指し、国家戦略「中国製造2025」でAIを中核に据えています。米国もAI規制や投資を加速させ、軍事AI（無人機やサイバー戦）の開発に注力。既にAIは地政学的な競争の一部です。- **経済的影響**:AIで生産性が上がれば、GDP成長率が変わり、長期的に国力に差がつきます。例えば、Oxford EconomicsはAIが2030年までに米国のGDPを10%以上押し上げると試算しています。「ないない」と笑うのは自由ですが、AIを活用した国が経済・軍事・技術で優位に立つ可能性はデータからも明らか。騙されるかどうかは、事実を見極める力にかかっています。---###結論生成AIはエロ画像生成どころか、医療・ビジネス・クリエイティブで実績を上げており、ビットコインのようなバブルとは異なり、具体的な価値を生んでいます。国家の覇権についても、歴史と現在のトレンドを見れば、AIが大きな役割を果たすのは否定できません。意見を否定するなら、せめて具体的な根拠を示してほしいところです。でなければ、ただの感情的な言い分にしか聞こえませんよ。
https://grok.com/share/bGVnYWN5_a47f9665-9dd6-4f23-9efa-d511a8a84460
これお願いできますか？
人間の不老不死とその実現に欠かせないと考えられるAIの発展について調査して下さい。
下記テーマに関する包括的調査を依頼いたします。各項目ごとに詳細な分析と実現可能性、実現可能予測年月を記述して下さい。
なお下記テーマはあくまで参考に過ぎないので、テーマが相応しくない場合は適時自由に変更してレポートの品質を上げる努力をして下さい。図やグラフ、表、絵や写真などをふんだんに使って限りなく分かりやすくして下さい。
また現時点までの最新論文をまとめて現在生きている人間に対して、不老不死の箱舟に乗る為のアドバイスも最後のまとめに入れて下さい。
・生物学的限界（テロメア損傷/エントロピー増大/細胞老化）の突破手法
・再生医療（iPS細胞/器官3Dプリント）と遺伝子編集（CRISPR）の進展度
・次世代AIチップ、ASICなどに始まりニューロモーフィック/量子インスパイアードの開発状況まで含む
・脳神経マッピングに必要な計算性能（ExaFLOP級シミュレーション要件）
・ニューラルインターフェースと3nmプロセスチップの統合可能性
・部分的不老や若返り（加齢関連疾患根絶）：2030-2040年
・脳-クラウドインターフェース（Neuralink発展形）
・シンギュラリティの達成
4. 補完的検討事項
・記号接地問題、意識未解明、知能に関する未知の問題発覚などによるシンギュラリティの不可能性
・主要プレイヤー比較（Calico vs Altos Labs vs中国アンチエイジング研究所）
・参考文献：Nature Aging2024年最新レビューや2025年現在までのOSSコミュニティ、企業レポート、各種カンファレンスでのレポートを含む100件以上
近年、人工知能（AI）の急速な発展に伴い、「AIは人間に害をもたらすのではないか」「AIが社会を支配してしまうのではないか」といった不安や懸念が高まっている。しかし、単に「AIだから悪」という価値観を持つことは、技術の本質や社会が直面している課題を正しく捉えられなくなる大きな要因となり得る。技術が普及する過程では常に新たなリスクや倫理的問題が顕在化するものだが、それらを踏まえて社会全体で適切に向き合い、利点を活かしながら解決策を模索するのが本来の在り方である。「AIだから悪」とあらかじめ決めつけてしまうと、AIがもたらしうる肯定的な側面に目を向ける機会を失い、結果として人類にとっての有益な発展を阻害してしまう恐れがある。私たちは、単純な二項対立でAIを悪とみなすのではなく、より柔軟かつ批判的思考をもってAIと向き合い、その可能性を探求しながら慎重に導入を進める必要があるのではないだろうか。
そもそも「AIだから悪」という考え方が生まれる背景には、SF作品などでしばしば描かれる「AIによる人類支配」のようなシナリオが大きく影響しているだろう。AIが自我を持ち、制御不能な状態となって暴走するイメージは、多くの人にとってわかりやすい恐怖をかき立てる物語として浸透してきた。しかし実際には、現在主流となっているAIの多くは「機械学習」や「ディープラーニング」と呼ばれる手法をベースとしており、大量のデータから確率的にパターンを学習する仕組みにすぎない。人間のような自発的意志や欲望を持ち、自らの意図によって行動を決定するというよりは、与えられたデータとアルゴリズムに基づいて最適化を行うシステムである。もちろん、未来にはさらに高度なAIが開発される可能性があるが、それがすぐに「悪意を持つ存在」へと直結するわけではない。そもそも「悪意」は人間の感情や欲望に基づくものであり、機械がそのような感情を抱くには、また別の次元の技術的・哲学的課題が存在するのである。
次に、AIが社会にもたらすメリットを考えてみたい。例えば、医療分野では画像診断や病気の早期発見、創薬プロセスの効率化といった形でAIの活用が進んでいる。医療従事者が本来の診察や患者ケアにより集中できるようになるために、AIが持つ高速かつ正確なデータ処理能力が大いに役立っている。また、教育分野でも個々の生徒の学習進度や得意分野・苦手分野に合わせて最適な教材を提供する「アダプティブ・ラーニング」が注目されている。さらに、公共交通機関や都市インフラの管理、災害予測など、AIの活用によって安全性を高める取り組みも多数見られる。これらは一部の例にすぎないが、AIが適切に機能することで、人間が負担していた危険な作業や大量の事務処理を効率化し、創造的な活動や人間同士のコミュニケーションに割ける時間を増やす可能性がある。そして何より、そうしたAIの活用から生まれる恩恵をより多くの人に行き渡らせることが、社会全体の豊かさや福祉向上へつながるのは間違いないだろう。
しかし、AIを盲信するあまり、リスクを見逃してはいけないのも事実だ。たとえば、AIによる差別や偏見の助長が挙げられる。AIは過去のデータをもとに学習を行うため、もし学習データそのものが人種・性別・年齢などにおいて偏りを含んでいれば、そのバイアスを引き継いだまま判断を下してしまう恐れがある。また、AIによる監視システムの高度化は、プライバシーや人権に対する脅威となる可能性を孕んでいる。中国における社会信用システムが世界的に物議を醸しているように、AIの発達した監視社会が政治的弾圧や思想統制の手段として利用されるリスクは現実の課題である。こうしたリスクや懸念を踏まえても、なおかつ私たちはAIを「ただ悪だ」として葬り去るのではなく、問題を明確化し、より公正かつ倫理的なシステムとして実装していくための議論を深める必要がある。技術そのものが悪を生み出すのではなく、それを用いる人間の価値観やルール設計こそが、悪を増幅させるかどうかを左右する鍵となるからである。
さらに、AIの普及とともに懸念される「雇用の喪失」や「格差の拡大」にも目を向ける必要がある。単純作業や事務作業が自動化されれば、多くの職種がAIやロボットによって代替される可能性は高い。一方で、新しい産業や仕事が生まれることも事実だ。インターネットが普及した当初、IT系の新たな雇用が急激に増えていったように、AI時代にもAI開発者やデータサイエンティスト、AIを活用した新ビジネスを運営する起業家など、多様な新しい職業が創出される見込みがある。ただし、その恩恵を受け取れるかどうかは、教育やスキル習得の機会、あるいはインフラ環境の整備によって大きく左右されるだろう。格差を是正しつつ、人々がAI時代に適応できるようサポートするのは政府や企業、教育機関の大きな責務であり、社会全体で取り組む課題である。
このように、AIは確かに多くの可能性と同時に少なからぬリスクを内包している。しかし、それは他の科学技術でも同様であり、「自動車が登場すれば事故が増える」「インターネットが普及すればサイバー犯罪が増える」といった歴史的事例を振り返ってもわかるように、技術の進歩と社会問題は常に表裏一体の関係にある。そこで必要なのは、技術そのものを一方的に悪と断じて排除するのではなく、どのようにコントロールし、社会の利益につなげるかという視点だ。自動車が普及した際に交通ルールや免許制度、インフラ整備などが整っていったように、AIに関しても倫理的枠組みや規制の整備、そして国際的な協調や情報共有を行うことで、リスクを最小限に抑えながら技術の恩恵を享受する道筋が開かれるはずである。
AIによる影響は産業界や技術界だけでなく、社会全体に及ぶものであるからこそ、多角的な視点で議論を深めることが重要だ。企業が自社の利益のみを優先してAIを導入すれば、労働環境や消費者の権利を損なう危険があるし、逆に必要以上に規制を強化しすぎればイノベーションの阻害にもつながる。だからこそ、政府や学術機関、民間企業、NPO、さらには市民一人ひとりが、AIの可能性とリスクについて正しく理解し、建設的な対話を行う必要がある。メディアを通じて発信される情報に対しても、鵜呑みにするのではなく、どのような観点や利害関係が存在するのかを見極め、複数の情報源を比較検討するリテラシーが求められる。こうした取り組みを継続していくことで、AIと共生する社会の基盤を整備することが可能となるはずだ。
結局のところ、「AIだから悪」という先入観は、私たち自身が新しい技術に向き合う意志や理解を閉ざしてしまう偏見にほかならない。私たちがすべきことは、AIが実際に社会や生活にもたらす影響を多方面から検証し、倫理や法制度を整備しながら、より良い方向へと導いていくことだろう。技術そのものに善悪はなく、それを使う人間の意図や制度設計の巧拙こそが、結果の良し悪しを大きく左右する。AIの進歩を恐れて拒絶するのではなく、責任ある形で技術を運用し、人類の発展と福祉に活かしていくために、社会全体が協調しながら知恵を絞る必要があるのだ。「AIだから悪」という価値観を一掃することは、単にAIに対するネガティブなイメージを払拭するだけでなく、技術の可能性を最大限に引き出し、同時にリスクを丁寧に管理していくための第一歩なのである。
グレッグ・ベア「鏖戦／凍月」。
室井光広「おどるでく」
エリザベス・キューブラー・ロス、デヴィッド・ケスラー「ライフ・レッスン」★★★
福永文夫「日本占領史1945-1952 -東京・ワシントン・沖縄」★
平子達也、五十嵐陽介、トマ・ペラール 「日本語・琉球諸語による歴史比較言語学」★★
しみけん「SHIMIKEN’s BESTSEX 最高のセックス集中講義」
中野京子「怖い絵 泣く女篇」
荒木飛呂彦「ジョジョの奇妙な冒険 第9部 ザ・ジョジョランズ 1」
荒木飛呂彦「ジョジョの奇妙な冒険 第9部 ザ・ジョジョランズ 2」
1000decillion「Morals under a pagoda -Rome-」（同人誌）
荒木飛呂彦「ジョジョの奇妙な冒険 第9部 ザ・ジョジョランズ 3」
「カルダー：そよぐ、感じる、日本」於・麻布台ヒルズギャラリー
「夏の優品展 一味爽涼」於・五島美術館
ジェイムズ・ポスケット「科学文明の起源:近代世界を生んだグローバルな科学の歴史」
大石力「英語の発音と綴り-なぜwalkがウォークで、workがワークなのか」★★
ビル・ブライソン「人体大全 なぜ生まれ、死ぬその日まで無意識に動き続けられるのか」
鶴見香織 (著),尾崎正明 (監修)「もっと知りたい東山魁夷 生涯と作品 (アート・ビギナーズ・コレクション)」
荒木健太郎「雲の中では何が起こっているのか」
小谷賢「日本インテリジェンス史-旧日本軍から公安、内調、NSCまで」
荒木飛呂彦「ジョジョの奇妙な冒険 第9部 ザ・ジョジョランズ 4」
柊タイガー「よんこま十三機兵防衛圏!!こちらセクターX 3」
「感覚する構造 –法隆寺から宇宙まで –」於・WHATMUSEUM。
「内藤コレクション 写本 — いとも優雅なる中世の小宇宙」於・国立西洋美術館。
塚﨑朝子「新薬に挑んだ日本人科学者たち世界の患者を救った創薬の物語」★
保坂直紀「地球規模の気象学大気の大循環から理解する新しい気象学」
古川武彦・大木勇人「図解気象学入門改訂版原理からわかる 雲・雨・気温・風・天気図」
小川晶子「アート・ビギナーズもっと知りたい竹久夢二 生涯と作品」
古川武彦、大木勇人「図解・天気予報入門ゲリラ豪雨や巨大台風をどう予測するのか」
老川慶喜「日本鉄道史幕末・明治篇 蒸気車模型から鉄道国有化まで」★★
肋骨凹介「宙に参る」一巻～四巻
「丸沼芸術の森所蔵アンドリュー・ワイエス展 ―追憶のオルソン・ハウス」於・アサヒグループ大山崎山荘美術館。
山本紀夫、稲村哲也・編集「ヒマラヤの環境誌 山岳地域の自然とシェルパの世界」★★★。
坪木和久「激甚気象はなぜ起こる」
老川慶喜「日本鉄道史大正・昭和戦前篇日露戦争後から敗戦まで」
老川慶喜「日本鉄道史昭和戦後・平成篇国鉄の誕生からJR7社体制へ」
細田亜津子「雲の上の哲学者たち -トラジャ族が語りかけるもの」
小和田哲男「戦国武将の手紙を読む: 浮かびあがる人間模様」★
「異常気象と気候変動についてわかっていることいないこと (BERET SCIENCE) 」
1000decillion「Morals under a pagoda -China-」（同人誌）
1000decillion「Morals under a pagoda -MedievalEurope-」（同人誌）
挂甲の武人国宝指定50周年記念特別展「はにわ」於・国立博物館
ニック・カルーソ、ダニー・ラバイオッティ「動物学者による世界初の生き物屁事典 ヘビってオナラするの？」
1000decillion「Morals under a pagoda -Islam-イスラム」（同人誌）
「平安文学、いとをかし国宝「源氏物語関屋澪標図屏風」と王朝美のあゆみ」於・静嘉堂文庫美術館
朝倉文夫没後60年特別展「ワンダフル猫ライフ 朝倉文夫と猫、ときどき犬」於・朝倉彫塑館
「建築知識24年7月号 新石器・古代王朝から清朝まで 中国の建物と街並み詳説絵巻」
山崎晴雄、久保純子「日本列島100万年史 大地に刻まれた壮大な物語」（再読）。
山本高穂、大野智「東洋医学はなぜ効くのか ツボ・鍼灸・漢方薬、西洋医学で見る驚きのメカニズム」★★
藤岡換太郎「三つの石で地球がわかる 岩石がひもとくこの星のなりたち」
溝口優司「[新装版]アフリカで誕生した人類が日本人になるまで」
藤岡換太郎「フォッサマグナ日本列島を分断する巨大地溝の正体」
黒田泰三「もっと知りたい長谷川等伯 生涯と作品 (アート・ビギナーズ・コレクション) 」
荒木飛呂彦「ジョジョの奇妙な冒険 第9部 ザ・ジョジョランズ 5」
いがらしみきお「ぼのぼの人生相談 ひととくらべちゃダメなのさ」
特別展「文永の役750年 Part2 絵詞に探るモンゴル襲来―『蒙古襲来絵詞』の世界―」於・國學院大学博物館
良い一年だった。
「AIやロボットが人間の仕事を奪ってしまう未来」において、「治験への参加や人体実験が“新たな仕事”になる」というアイデアは、倫理的にも社会的にも多くの問題をはらんでおり、かなりディストピア的な印象を受けます。そのうえで「自分のiPS細胞やゲノムデータ、RNA発現データ等を商用利用ライセンス化し、ロイヤリティをもらう」という案について考察してみましょう。
iPS細胞技術は再生医療や創薬研究で大きく期待されています。またゲノム情報やRNA発現データは、創薬や個別化医療など、多方面での研究開発に活用が可能です。すでに企業や大学の研究機関が患者さんから同意を得て、これらの情報を収集・研究・解析している現状もあります。
「個人のデータに対するライセンス料を得る」というビジネスモデル
たとえば映画や音楽の著作権のように、自分の「作品」を利用してもらう代わりにロイヤリティを得る仕組みはあります。しかし「人間の細胞やゲノム情報」に対して、著作権や特許のような形でライセンス契約を結ぶ仕組みはまだ確立されていません。
近年ではゲノムデータやバイオバンクのサブスクリプション・モデル（利用する企業・研究所が登録料を払う）などが登場し始めていますが、「個々人のデータ提供者」がまとまったロイヤリティを得られる仕組みは未整備かつ実例も少ないのが現状です。
遺伝子情報が特定の企業にわたったり、第三者へ転売・流用されることで、将来的に健康保険・生命保険・就職などで不利益を被る可能性があります。プライバシー保護が不十分な状態で流通してしまえば、個人の将来の病気リスクなど、センシティブな情報が漏れ伝わる恐れがあります。
「自分の細胞・遺伝子情報が、どのような研究や開発に使用されるか」については、本人が理解・同意すること（インフォームド・コンセント）が必須です。しかし利用する側（企業・研究機関）が多岐にわたると、本人はすべての用途を把握しきれない可能性があります。
社会保障や他の雇用の選択肢が少ない中で「治験・人体実験しか稼ぐ手段がない」状況に追い込まれれば、経済的に困窮している人がリスクの高い研究に次々と応募する恐れがあります。十分な報酬が支払われないまま、潜在的な危険にさらされる可能性もあります。
現行の法律との折り合い
医療関連分野では、倫理指針や個人情報保護法、臨床研究法などで「研究参加の自由意志」「適切な補償・保険の整備」「厳格なデータ管理」などが求められています。しかし「iPS細胞やゲノム情報をライセンス契約で売買し、個人がロイヤリティを得る」ことに特化した法律やガイドラインは未整備です。
国や地域によって個人情報保護のレベルやゲノムデータ利用に関する規制が大きく異なります。海外企業や海外の研究機関とのやり取りでは、日本のルールと合致しないデータ利用が行われるリスクもあります。
市場価格の設定と不確定性
個人のゲノム情報やiPS細胞を、どのように「価格付け」するのかは曖昧です。ある疾患の研究で重要になる遺伝子変異を持っている人のデータは高額になるかもしれませんし、逆に一般的な情報だとほとんど価値がつかない場合も考えられます。また、有用な変異かどうかの判断は研究の進歩によって変化する可能性も高いです。
国や公的機関、あるいは公正な営利企業が「バイオバンク（大規模な生体試料・データの保管と管理を行う組織）」を運営し、そこに個人が自分の細胞やデータを預ける代わりに、一定のロイヤリティや利用料を受け取る仕組みが考えられます。
メリット:データ取り扱いの公正性やプライバシー保護が図られやすい。
デメリット:制度整備に時間がかかり、個々人が大きな利益を得られるとは限らない。
自分のゲノム情報やバイオデータのアクセス権を、ブロックチェーンなどを使って可視化・管理し、それをトークンのように売買する試みが一部で検討されています。
メリット:データのトレーサビリティが高まり、不正流用を防ぎやすくなる。
デメリット:技術的ハードルや規制の不透明さ、データの真正性の担保など課題は多い。
雇用が極度に不足し、遺伝子情報や治験への参加が数少ない収入源となる状況。
デメリット: 安定性や安全性、プライバシーが損なわれる。倫理的にも問題が大きい。
5.結論・まとめ
「個人の生体データをライセンス化してロイヤリティを得る」というアイデア自体は、技術やビジネスモデルとして全くありえない話ではない
iPS細胞研究やゲノム医療の発展により、一部ではすでに研究参加者に対して報酬が出たり、バイオバンクへの提供でインセンティブを受け取るモデルも始まっています。
しかし、まだ社会の制度面も技術面も未成熟で、実現しても「高収入」には直結しにくい
研究開発の成功は長期的なプロセスを経てはじめて実用化に結びつきます。また値付けの難しさや、プライバシー流出リスクの高さなど、現状のままでは個人が納得いく形で「商用ライセンス →ロイヤリティ収入」を実現するのは困難です。
そもそも「人体実験しか生きる道がない」状況を是とするのは、社会全体の倫理・安全網として大きな問題
一部の人がデータ提供や治験参加で生活せざるを得ない社会は、格差や人権侵害、医療の公平性などさまざまな課題を引き起こします。経済的弱者の搾取にも繋がりかねません。
もし個人のデータを「商品」として扱い、正当な利益を得る道を模索するのであれば、それを可能にする法的枠組み、プライバシー保護、研究開発の透明性、公的機関による監督などが欠かせません。今後のバイオテクノロジーの発展次第で、小さな成功事例から徐々に仕組みが整っていく可能性はありますが、現時点ではまだ“面白い着想”の域を出ておらず、実際に個人が生活の糧を大きく得るのは難しいのが実情と言えます。
サンキューChatGPT
日本発だと、日本独特のインフラとか人々の教育やら労働のレベルとかによる「特殊な環境」でうまいこと行ってても、世界標準の環境に出ていくとちっとも回らないって事情もありそうw
日本でしか成立しなくて、それ以上の成長が見込めないから、技術開発に注ぎ込むより「投資ビジネス」に行った方がオトクなんだよなw
IT業界よりも、日本のバイオだか医療創薬だかの方面のベンチャーやスタートアップのほうが、もっとヒドいらしいじゃん。
ITならそこそこ売れたWebサービスとかの実績あるヤツがちらほらいるだけマシで、なんの実績もないまま「株券印刷業」と一部で揶揄されてるバイオベンチャーとかの何と多いことか...w
一流研究者は野球やサッカー選手みたいなものなので、研究業績がでないと職が危うくなる、のは当然と思う一方で、
あんまり厳しくすると「細胞ありまぁす！」って割烹着着てマスコミに出てきて死者がでるようなことにもなる。
40前後で「雇い止め」になった人が使いやすいかというと、そんなにマネジメント力やコミュニケーション力、情報発信力期待できないんだろうな。
会社員、組織人としてとても使いにくい。理研から優れた人たちが放出されたので民間で創薬ベンチャーやAIベンチャーや新方式の量子計算ベンチャーが立ち上がって元Google,元キーエンス、元ソニー、元マッキンゼーに加え元理研ブランド確立とかできたらいいのに。
全部は挙げないけどこういう人らの話ね。
見かけると非常に嫌な気分になるのでここで自分の意見を述べておきたい。
まず、戦時中じゃあるまいし「世の中のために文句言わずに差し出せ」って発想がおかしい。
例えば俺の作品が創薬AIとか地雷発見AIとかに役立つのあれば、まだわかるよ。
もちろん漫画の背景に使えるとかもあるけどさ、それにしたって無条件で協力しなきゃいけないものではないよな？
むしろこちらの仕事は奪われるわけで、それに喜んで協力しろというのは無理筋過ぎる。
勘違いしないでほしいのは、別に俺は「AIが悪い」と言っているわけではないってこと。
自前で学習データを用意するか、教師なし学習をするんなら何の文句もないんだよ。
自前で学習データを用意するか、教師なし学習をするんなら何の文句もないんだよ。
自前で学習データを用意するか、教師なし学習をするんなら何の文句もないんだよ。
AIを敵視しているのではなく、他人の作品を勝手に使って当たり前と思ってる、その倫理観に苦言を呈しているんだ。
てかそんなに技術発展に必要だと思う重要なものを、タダで手に入れようとするなよ。
何故かラダイト運動にも例えたがっているけど、産業革命の機械は別に特定個人の能力を勝手に模倣したわけじゃない。
仮に、特定の職人が特許を持っている技術を勝手にパクって機械に落とし込んでいたのだとしたら責められるべきだろうよ（ちゃんと対価を支払ってるならOK）。
別にその苦労を評価しろとは言わないけど、シコリ絵生成プログラムの改善のために黙ってその作品を提供しろ、権利を主張するな、みたいなことは二度と言わないで欲しいとは思う。
元記事は証拠や語録収集に寄っていて落としている悪行がかなりあるので尻馬に乗って勝手に付足し。
https://note.com/osamu_iga/n/nd17e78fe4a1b
国内で市中感染が始まった2020年2～3月の行政検査数は僅か数件～30件程度/日で帰国者以外の検査は拒否されていたので患者や掛かり付け医の検査拒否への嘆きがSNSで多く見られた。
ところが検査抑制論者のフォロワーは「検査要求＝医療崩壊を企む悪人」と扇動されており、これら患者や医者を探し出しては炎上させるという事が繰り返されていた。
今では「不必要な検査の不要論だった」との誤魔化しが流行しているがだったらこれは何だったのか釈明せよ。
4月に国が「検査が少なすぎて問題」との認識を示すと彼等はバツが悪くなり「検査派が医療者を襲いそう」などと医療者を盾にしだした。
孫正義が検査難民の増加に答えて無料PCRセンターを作ると発表すると大炎上。
「検査キャパが低かったので抑制すべしと言った。検査そのものやキャパ拡大には反対していない」との誤魔化ししてる抑制派が多いが、だったらなぜキャパ拡大策に反対して炎上させたのか。釈明しろ。
「医療外部のPCRセンターじゃなくて検査会社を買収して規模を拡大、規模の経済で単価を下げるメインストリーム路線の方が良いですよ」検査キャパ拡大に賛成だが孫案に反対ならこういう提言であれば筋が通っている。だがそんな提言をする抑制派は居なかった。
PCRキャパ問題が現状でも大問題となっている為に忘れられているが、中国での流行初期は同クラスタは「新型コロナはインフルより死者が少ない」「エピカーブを緩くする感染で集団免疫を」という甘い見通しを流布していた。それで例えばはてなでもSIモデルを活用した全員感染なんていう意見が席巻していた。
だがこんな愚策が成り立つエビデンスなんて最初から全く無かった。中国の各病院は最初からその症状や死亡率、経過などを英語で発表しており関心がある医師はそれを読んでいた。何故なら英語版wikipedia等からリンクされていたから。ネットインフルエンサだけが読まなかったのだ。
各国がロックダウンするとその根拠は消え、彼らは総括なくその意見を捨て去った。だが彼らの一部は医局向けの業界誌などにも執筆しており、鵜呑みにして病院のニュースレターにコロナはただの風邪と書いてしまった医者も居る。良い赤っ恥だ。
彼らがこのただの風邪集団免疫論を捨てる直前の20年3月末に「言論カフェ」という集まりがあり、そこで三浦瑠璃、東浩紀、小林よしのりのB級インフルエンサがこのネットインフルエンサの意見を鵜呑みにして議論をした。この後に小林はSPA!上でコロナ風邪論を発表。発行部数がまあまあある雑誌なので「老人の命の為に若者が犠牲に」という扇動は影響を与えた。
直後にあった都知事選に国民主権党が出馬、ノーマスクキャンペーンなどを展開して後の反ワクチン論へを繋がっていった。
だからコロナ風邪論も反ワクチンムーブメントも元の種を撒いたのは抑制論クラスタなのである。
入院時の全数検査は重要で、市中感染での致死率は1～3%程度だが病棟でクラスターが発生すると2割を超える。戸田中央病院の例では患者148人が感染して31人が死んだ。2割強である。
これについても彼らは事前確立が低い検査は害悪として防疫反対の立場を取った。
特に悪質なのがBuzzfeedで、女子医大が医学生への全数検査を決定すると記事にしてバッシングした。メディカルディレクターの岩永がこの決定を知ったのは学生からのタレコミであろう。同誌のデマを信じた学生の歪んだ正義感がタレコミさせたと思われる。検査料が高い事を除いては妥当な決定だ。この時バッシングした大学には謝罪しなくていいのだろうか？
buzzfeedは偽陽性を根拠とする検査抑制論が間違っていた事をやっと認識すると「99％でも99.99999％でも議論は同じ」と間違いを認めない方向に舵を切った。
これに山本一郎が統計分野の人間バカにしてるのか、との動画を出す。メンツの為に防疫妨害を継続しているのが見え見えであるので当たり前だ。
するとピタッとその意見は引っ込めてしまう。古くからネットやってたら山本の炎上惹起力や面白おかしくネタにする能力は誰でも知っている。
だが批判者は誤認識やデマの流布が致命的な状況を作っているので批判していたのであって、それより炎上インフルエンサの方か怖いとはどういう倫理観なのか。
防疫の為に広く検査隔離が必要だとの意見に「逼迫した治療の必要のない者を検査しても意味がない」と、医療検査の意義で答えるというごはん論法を延々と続けている。防疫妨害の未必の故意がある。
検査は社会的隔離の為に行うが、これを検査しても隔離しないのだから意味がないと言う。こっちの方はただの児戯でしかない。
だがこれを延々と1年以上続けている。結果、家庭内感染が大量発生してしまっている。
PCR検査料が2万円であるので広域検査をする場合に2万円に回数を掛ける計算をして国費の無駄だと言う。
これはゼロ年代経済論的な考えで、10年前にネオリベが流行ったのは給与所得者の経済観を敷延して世界を説明した為だ。需要が増えると参入が増えて競争とスケールメリットで単価が下がるという観点が無い。
実際はプライマーは国産なら＠1000円程度でありPCR機も直ぐに償還する。機械が500万で粗利＠1000であれば5000回で償還となる。あとは利益だ。薬価が＠10とか＠30円である理由が判らないのだ。
タカラバイオは宝酒造の子会社だが、日本語で初心者向けPCRの解説や技師向けマニュアルを公開、製品単価も表示するなどしていて重宝するサイトを公開している。故に抑制派は「タカラバイオのサイトに書いてありますよ」とよく言われるのだが、一向に見に行かない。自分の間違いを認める為に努力するなんて出来ないのだ。職業人失格の態度だ。
更にタカラバイオの系列会社が中国にあるのを見つけて「同社は中国企業」と言い出す抑制派も現れた。
その精神も愚劣だが、製薬業界の仕組みを知らないのだ。創薬と製薬は分離されるのが製薬業の流れで、最初から全部ライセンス生産とすることで海外でも展開出来るし、途上国民も新薬の恩恵に与れる。技術も移転される。ベンチャーのモデルナがワクチンを大量に生産できるのもこのせいだし、中国で初期の治療にアビガンが使用されたのもこのせい。技術移転のおかげで世界がパンデミックにも強くなれる。
このような業界構造を知らない人間がフォロワーを沢山持ちインフルエンサーとして振舞っているのである。
まだまだまだまだまだあるのだが疲れたので誰か続き書いて。
