データが分散し、ツール同士が連携せず、実験記録も不明瞭だと、研究は進みにくくなります。データの保管場所と解析の場が別々で、結果を得るまでの手順がさらに別の場所に記録されていることもあります。得られた証拠をもとに次に何を調べるかを決めるには、データと解析、その手順を結び付けておく必要があります。
こうした作業をひとつの環境で進められるように開発したのが Rosalind Workbench です。
生命科学の研究者は、この環境で使い慣れた研究ツールを活用し、生物学に特化した新しいモデルを試し、よく使うデータ解析のワークフローを定義できます。この仮想ワークベンチでは、ガイドに沿ってフロンティアモデルと最先端の研究ツールを使いこなし、研究を加速できます。
Rosalind Workbench は、ChatGPT アプリでリサーチプレビューとして利用できます。研究者はガイド付きの研究タスクを試し、自分のデータや手法、研究目的に合わせて調整できます。
Rosalind Workbench の基盤は、OpenAI が生命科学に特化して開発した GPT-Rosalind です。このモデルはフロンティアモデルの推論能力を生かし、医薬品化学、ゲノミクス、ウェットラボでの実験支援など、幅広い科学分野で専門ツールを組み合わせて使います。将来的には、複数のエージェントがチームとしてこれらの分野を横断して協働することで、研究者がより幅広い専門知識を活用し、より野心的な研究課題に取り組めるようになると考えています。
科学研究のワークフロー
分野によって使うデータや手法は異なりますが、多くの場合、研究者が必要とするものは共通しています。生物学的な問いに答えるための適切な証拠と、次の判断に至るまでの明確な道筋です。
研究がひとつのツールで完結することはまれです。たとえば、疾患のメカニズムを解明する研究では、ゲノム上のシグナルを手がかりに分子構造を調べ、文献で裏付けを探し、最後に新たな実験を計画することがあります。各段階で使うデータや手法は異なっても、答えようとしている生物学的な問いは同じです。
Rosalind Workbench は、こうした研究の各段階をつなぎます。まずガイド付きの例で何ができるかを確かめてから、そのアプローチを自分のデータや手法、研究目的に合わせて調整できます。どの例でも、計画、中間結果、その裏付けとなる証拠を関連付けたまま、複数の専門ツールを使って生物学的な問いを掘り下げていく過程を確認できます。
タンパク質の分子構造の探索
この例では、研究者がセマグルチドの結合した GLP1R の構造を調べます。モデルにビューアを操作して PDB ファイルに含まれる構造上の特徴を説明し、タンパク質複合体の主な特徴を示す動画を作成するよう指示します。
解析の根拠の確認
専門ビューアを使うと、解析を進めている会話の中で科学データを確認できます。観察した内容を解析と結び付けながら、細部を調べたり、追加の質問をしたりできます。
Rosalind Workbench の始め方
これらのワークフローを試すには、ChatGPT アプリで Rosalind Workbench を開き、画面の案内に沿って初期設定を進めます。
1. 生物学的な問いの設定
開始画面には、タンパク質設計、低分子設計、安全性と開発適性、構造と配列、ゲノミクスと病理学、実験による検証といった分野の研究タスクが用意されています。タスクを選ぶことも、利用できる研究ツールを見て回ることもできます。
2. 専門的な研究ツールの連携
次のステップは研究上の問いによって変わります。たとえば、PD-L1 を標的とするナノボディを設計する研究者は、有力候補に順位を付け、実験検証タスクで 5 種類のナノボディの結合アッセイを計画し、費用を見積もることができます。低分子を扱う研究者なら、イマチニブを ABL1 にドッキングさせ、上位 5 つの結合ポーズを確認し、分子構造ツールでそれぞれの相互作用を調べられます。
同様に、ゲノミクスの研究者は、デキサメタゾン処理した気道試料の RNA-seq タスクを出発点として、生物学的な問いと結び付けたまま NGS Analysis Workbench で解析を進められます。
これらのタスクは、ひとつの研究目的に沿って設計、解析、観察、検証を進める例です。ガイド付きワークフローを使うと、ツールを切り替える際の準備が減り、生物学的な問いの検討や証拠の吟味により多くの時間を使えます。
3. ゲノム研究でのガイド付きワークフローの実行
シーケンス解析で生物学的な結果を解釈するには、多くの場合、複数のデータセットを関連付け、相互に影響する一連の判断を下す必要があります。ファイルとメタデータを対応付け、品質を評価し、どの試料が生物学的反復に当たるかを正しく特定したうえで、適切な統計解析の設計を選びます。
Rosalind NGS Workbench では、これらのステップをつなぎ、ひとつのプロセスとして振り返ることができます。
シーケンスデータから研究上の判断へ
FASTQ データを入力として品質管理、bulk RNA-seq、シングルセル解析のいずれを行う場合も、Rosalind は計画を立てて研究者に承認を求めます。そのうえで選択したツールを連携させ、処理の経緯をたどって検証できる結果を返します。
Rosalind Workbench の利用モード
どこから始めても、目的は同じです。研究上の問いを出発点に、自分で吟味できる証拠にたどり着きます。その際、どのように研究を進めたか、次に何を調べられるかが記録から明確にわかります。
高度な生命科学研究には、複雑な推論を行う能力と、機微な生物学的情報に見合った保護措置の両方が必要です。Rosalind Workbench の ChatGPT エージェントでは、次の 2 つのモードを利用できます。
探索モード： 利用可能な ChatGPT モデルを使って、科学に関する一般的な質問をしたり、アイデアを掘り下げたりできます。
研究モード： より複雑な生物学的な問い、詳細な解析、高度な研究ワークフローに取り組めます。組織への所属が確認されたメンバーは、組織を代表してアクセスを申請できます。個人向けのアクセスも近日中に提供予定です。
研究の各段階の連携
研究が滞りがちなのは、ある段階から次の段階に移るときです。データの保管場所と解析の場が分かれていると、どのような手法で結果を得たのかをたどるのも難しくなります。研究者は次の一手を決める前に、引き継ぎを待ち、背景情報を集め直し、それまでの経緯を把握することに多くの時間を費やしています。
問い、ツール、解析、証拠をひとつの場所にまとめると、各段階のつながりが見えやすくなります。Rosalind Workbench では、重要な判断を振り返り、どのように結果を得たのかをたどれます。最初からやり直したり、それまでの経緯を見失ったりすることなく、次の段階に進めます。作業の調整にかかる時間が減り、証拠から何が読み取れるか、次に何を検証すべきかを考える時間が増えます。
利用方法
ご質問は support@openai.com までお寄せください。