サイエンス

Bristol Myers Squibbは、8台のDGX Vera Rubin NVL72 systemで2基目のDGX SuperPODを導入する。既存AI clusterでtarget identificationの手作業を数週間削減した後、drug discovery全体にcomputeを広げる動きだ。

フロンティアAIは生物安全保障のリスクであると同時に、防御の道具にもなっている。Google DeepMindとIsomorphic Labsは過去12か月で15件超の連携を進めた。

議論は、研究上の有用性と悪用への不安に分かれた。NEvoは視覚脳のdigital twinを報酬モデルのように使い、対象領域の予測活性を最大化するAI生成動画を探索する。

Google ResearchのSensorFMは、5百万人から得た1兆分超のwearableセンサーデータで事前学習された。35の健康予測タスク中34で特徴量設計ベースラインを上回り、疾患別モデル中心の発想を揺さぶる。

Claude Scienceは研究者向け作業台で終わらない。Anthropicは、顧みられない疾患の治療薬候補を自ら探索する方針を示し、AIモデル企業が製薬向けソフト会社と創薬プレーヤーを兼ねる可能性が出てきた。

契約総額は最大約$600M、初期・短期支払いとマイルストーンは約$60M。InsilicoがPharma.AIで候補分子を探索し、Takedaが選定候補を臨床検証とグローバル開発へ進める。

研究支援AIが、回答欄から再現可能な作業環境へ移る。Claude Scienceは60超の科学skillとconnector、reviewer agent、HPC/SSH/Modal連携を備え、最大50件のプロジェクトに$30,000までのcreditを用意する。

生物学向けAI agentの評価は、知識問題から研究判断の再現へ移っている。GeneBench-Proは129件の計算生物学問題を扱い、GPT-5.6 Solでも最高推論設定で28.7%、Pro modeで31.5%にとどまる。

MetaのBrain2Qwerty v2は、MEGによる非侵襲の脳記録から文を復元し、word accuracy 61%に達した。9人の参加者から約22,000文を集め、最良の参加者では78%を記録した。

Microsoft Research、UC Berkeley、UCSF、Columbiaの研究チームはgenerative causal testingを示した。言語脳予測モデルを短い説明へ変換し、その説明を狙った物語をLLMに書かせてfMRIで検証する。

HNで注目されたのは、画像生成ブランドの医療進出そのものではない。AI支援の超音波再構成が、医療画像の費用とアクセスを変えられるかという論点だ。

OpenAIはGPT-5.5 Instantで健康回答の品質が大きく上がったと説明した。実運用トラフィックでは、健康回答に事実性の問題が含まれる比率が2カ月で71%低下したという。