ChatGPTを活用した対話型創薬編集（ChatGPT-powered Conversational Drug Editing）

田中専務

拓海先生、最近うちの若手から「ChatGPTで創薬が変わる」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。これって本当に使える技術なんですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。要点は三つです。まずChatGPTは対話型の大規模言語モデル（large language models、LLMs 大規模言語モデル）で、言葉のやり取りで段階的に設計や評価ができるんですよ。

田中専務

対話で薬を設計するというイメージがわきません。対話というのは、ただ質問して答えをもらうだけとどう違うのですか。

AIメンター拓海

良い質問です。ここが肝で、単に一発で答えを出すのではなく、専門知識を取り込んだリトリーバル（retrieval 参照検索）と専門家のフィードバックを会話に注入して繰り返し改善する点が違います。例えるなら、設計レビューを何度も重ねて最終図面を整えるプロセスに似ていますよ。

田中専務

なるほど。投資対効果の観点で聞きたいのですが、現場の研究者が使えるレベルに落とし込めるのでしょうか。現場に負担をかけるだけなら意味がないのです。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。導入のコストを抑える工夫は三つあります。まずは既存データを検索して有用な情報を自動で取り出すこと、次に対話で段階的に目標条件を明確化すること、最後に研究者の簡潔なフィードバックをループさせて結果を実験に結びつけることです。これにより無駄な試行が減りますよ。

田中専務

それって要するに、ChatGPTに必要な専門情報を与えて会話の中で少しずつ改良していけば、無駄な実験や時間を減らせるということですか？

AIメンター拓海

その通りです。要するに、対話と参照検索（retrieval）を組み合わせて、モデルに専門知識を逐次提供しながら分子（drug）を編集するフレームワークです。名前はChatDrugで、Prompt Design for Domain-Specific（PDDS）とRetrieval and Domain Feedback（ReDF）という二つの柱で動きますよ。

田中専務

PDDSとかReDFという単語が出ましたが、専門用語は少し噛み砕いてください。実務で使うときに現場が混乱しない説明が必要です。

AIメンター拓海

かしこまりました。簡単に言えばPDDSは”専門家が求める問いを正確に作るテンプレート”、ReDFは”関連文献やデータを引っ張ってきて、会話の中に取り込み改善させる仕組み”です。これで現場の会話が実りあるものになりますよ。

田中専務

最終的に経営判断するときに見たい成果指標は何でしょうか。現場では正確性と速度、コストの三つを見たいのです。

AIメンター拓海

そこは重要ですね。要点は三つでまとめます。期待するのはヒット率（desired propertyを満たす編集がどれだけ出るか）、会話から得られる解釈可能性（なぜその編集が選ばれたかが説明できること）、そして現場での実験回数削減によるコスト低減です。これらが揃えば投資対効果が見えてきますよ。

田中専務

分かりました。私の言葉でまとめると、ChatDrugはChatGPTの対話力を使って、参照検索で専門情報を注入し、会話を反復して薬候補を改善する仕組みということですね。これなら現場にも説明できそうです。