はじめに
本稿では、世界的な健康上の脅威である薬剤耐性菌の問題に対し、大規模言語モデル（LLM）を活用して解決を目指す最先端の取り組みを紹介します。
抗生物質が効かない細菌の出現は、医療現場において深刻な課題となっています。この課題に対し、ブラジルのバイオテクノロジー企業Biofy Technologies社が、診断にかかる時間を短縮するプラットフォームを開発しました。
この記事では、Meta社が公開したブログ記事「How Llama helps Biofy Technologies in the fight against antibiotic resistance」を基に、その技術的な核心や社会的意義を解説していきます。
参考記事
- タイトル: How Llama helps Biofy Technologies in the fight against antibiotic resistance
- 発行元: Meta AI
- 発行日: 2025年8月7日
- URL: https://ai.meta.com/blog/llama-helps-biofy-fight-antibiotic-resistance/
要点
- ブラジルのBiofy社は、薬剤耐性菌の診断時間を従来の5日間から4時間未満へと大幅に短縮するプラットフォーム「Abby Recommender」を開発した。
- このシステムの中核は、細菌のDNA情報を格納したベクトルデータベースであり、迅速な細菌特定と耐性判定を可能にする。
- Meta社のオープンソース大規模言語モデル「Llama」をカスタマイズして活用し、細菌の多様な変異に対応するための合成DNAサンプルを生成している点が、この技術の最も重要な特徴である。
- オープンソースモデルであるLlamaの柔軟性と、Oracle社のクラウドインフラが、このソリューションの迅速な開発と実用化を支えた。
詳細解説
薬剤耐性（AMR）菌という世界的な課題
まず前提として、薬剤耐性（AMR: Antimicrobial Resistance）について説明します。これは、細菌やウイルス、真菌などが薬（特に抗生物質）に対して抵抗力を持ってしまい、薬が効かなくなる現象のことです。不適切な抗生物質の使用などが原因で耐性菌が生まれると、これまで治療可能だった感染症が重症化しやすくなり、時には死に至るケースもあります。
世界保健機関（WHO）も警鐘を鳴らすこの問題の対策において、大きな壁となっていたのが診断にかかる時間でした。感染症の原因となっている細菌を特定し、どの抗生物質が効かないのか（耐性があるのか）を調べるには、従来の方法では培養などに時間がかかり、5日ほど要していました。この間、最適な治療を行えないため、患者の状態が悪化するリスクがありました。
Biofy社の挑戦：診断時間を4時間未満に
この診断時間の問題を解決するために、ブラジルのBiofy Technologies社が開発したのが「Abby Recommender」というプラットフォームです。このプラットフォームは、患者から採取したサンプルのDNAを解析し、原因菌の特定と、その菌がどの抗生物質に耐性を持つかを4時間未満で推奨することができます。これにより、医師は迅速に最適な治療法を選択できるようになり、救える命が増えることが期待されます。
この高速診断の心臓部となっているのが、「ベクトルデータベース」という技術です。少し専門的になりますが、これはDNAの断片のような複雑なデータを、「ベクトル」と呼ばれる数値の集まりに変換して格納するデータベースです。例えるなら、膨大なDNA情報を、意味の近いもの同士が近くに配置される巨大な図書館の棚に整理するようなものです。これにより、未知の細菌のDNAがどの既知の細菌と近いかを瞬時に検索・比較することが可能になります。
Llamaの革新的な応用：合成DNAの生成
本稿で最も注目すべき技術的なポイントは、ここにあります。Biofy社は当初、NCBI（アメリカ国立生物工学情報センター）が公開する約72万サンプルの細菌DNAデータベースを基にシステムを構築しました。しかし、細菌のDNAは非常に速いスピードで変異するため、既存のデータベースだけでは未知の変異に対応しきれないという課題がありました。
そこでBiofy社は、Meta社が開発した大規模言語モデル（LLM）である「Llama」に着目しました。彼らはLlamaを単に文章生成に使うのではなく、細菌のDNAを生成するためにカスタマイズしたのです。
Llamaに既存の膨大なDNA配列データを学習させることで、モデルはDNAの構造やパターンを理解します。そして、私たちが「明日の天気は」と入力すると「晴れでしょう」と続く文章を予測するように、LlamaはDNA配列の次に来るべき塩基のパターンを予測し、生物学的にあり得る新しいDNAのバリエーション（合成DNA）を生成することができます。
こうして生成された多様な合成DNAデータをベクトルデータベースに追加することで、データベースはより網羅的になり、現実世界で発生しうる未知の変異パターンにも対応できる、非常に精度の高い診断システムが実現したのです。
オープンソースが技術革新を加速
Biofy社のCEOであるPaulo Perez氏は、「同様のソリューションを自社で開発するには、長年の研究開発投資が必要だっただろう」と語っています。彼らがLlamaを選んだ大きな理由は、Llamaがオープンソースであったことでした。
オープンソースであるということは、プログラムの設計図（ソースコード）が公開されており、誰でも自由に改良・再配布できることを意味します。これにより、Biofy社は合成DNAを生成するという自社の特殊な目的に合わせて、Llamaを自由に、そして迅速に適合させることができました。
この事例は、LLMのような先進的なAI技術がオープンソースとして提供されることが、特定の巨大企業だけでなく、世界中の研究者やスタートアップによる技術革新をいかに加速させるかを示す好例と言えるでしょう。
まとめ
本稿では、ブラジルのBiofy社が大規模言語モデルLlamaを活用し、薬剤耐性菌の診断時間を5日から4時間未満へと劇的に短縮した事例について解説しました。
この取り組みの核心は、Llamaを用いて多様な合成DNAサンプルを生成し、ベクトルデータベースを強化することで、細菌の迅速な特定と耐性判定を可能にした点にあります。これは、LLMの応用がチャットボットや文章作成といった領域に留まらず、生命科学や医療といった、人々の命に直結する重要な分野で大きな価値を生み出す可能性を明確に示しています。
オープンソースAIとクラウド技術が融合することで、世界中の喫緊の課題解決が加速していきます。
