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培養室の静けさのなか、顕微鏡越しの細胞が言葉を持ち始めたように感じられる瞬間がある。Googleとイェール大学が共同で開発した単一細胞解析向けAI「Cell2Sentence-Scale 27B（C2S-Scale 27B）」が一般公開された。がん免疫治療の仮説創出から検証までをつなぐ力が示され、創薬の時間軸を縮めうる転換点が近づいていると映る。
細胞の声を文に変える27Bモデル
白い蛍光が滲む培養皿を前に、研究者は遺伝子のリストを読む。C2S-Scale 27Bは、この膨大な発現データを「セルセンテンス」として並べ替え、言語モデルが理解できる形に写像する。基盤はGemma-2の270億パラメータ級モデルで、会話するように細胞の状態や反応を問いかけられるのが特徴だ。従来の分類器では掬えなかった文脈が、文として立ち上がる。
研究チームは2025年4月に、モデル規模の拡大に伴い性能が一貫して向上する「スケーリング則」が単一細胞の領域でも現れることを示した。そこで大規模化に踏み込み、27Bというサイズに到達した経緯がある。数千万規模の細胞データで鍛えられた表現は、未知の条件にも応じる柔らかさを得たとみられる。
訓練は人とマウスの多様な組織を横断し、数千万細胞分の公開データを統合して進められた。トークン化された遺伝子列と生物学テキストを同じ土俵に並べ、予測と生成を往復させる設計である。モデルは細胞型推定や組織分類にとどまらず、条件付きで仮想的に細胞を「生成」し、仮説を自然言語で説明する力も備える。実験計画の初動を加速する基盤が整った格好だ。
実験室で確かめた「条件付きブースター」
実用性の試金石として、研究チームは「低容量のインターフェロンがある環境でのみ免疫シグナルを増強する薬剤」を探す課題を課した。C2S-Scale 27Bは二つの文脈を並行に仮想スクリーニングし、4000種超の薬剤効果を評価したうえで、キナーゼ阻害薬シルミタセルチブ（CX-4945）に着目した。免疫文脈が乏しい条件では効果が出ず、低容量のインターフェロン下で抗原提示が強まるという分岐を予測したのである。
次に検証の場は実験室へ移った。人の神経内分泌系細胞モデルにおいて、シルミタセルチブ単独ではMHC-Iの発現は上がらず、インターフェロン単独では控えめな増加にとどまった。ところが両者の併用では抗原提示が顕著に増幅し、おおむね五割程度の増強が観測されたとされる。既報の少ない文脈依存の作用機序が、現場で確かめられた格好だ。
この結果は「冷たい腫瘍」を免疫系に見つけやすい「温かい腫瘍」に変える糸口になりうる。小型モデルでは解けなかった条件依存効果を、大型モデルが浮かび上がらせた点も示唆的である。もっとも検証はまだ序章にすぎず、ヤングラボを含むチームは作用機序の解明と他の免疫文脈での再現性評価を進める姿勢を示している。臨床応用までの距離をどう詰めるかが次の焦点だ。
研究現場に広がる使い道とこれから
公開されたC2S-Scale 27Bは、研究コミュニティがすぐに試せる形で提供されている。重い前処理や専用パイプラインに縛られず、自然言語を入口に単一細胞の解析を始められる利点は大きい。セルアトラスの注釈付けやバイオマーカー探索、仮想的な薬剤応答の生成まで、実験と計算の行き来を滑らかにする道具立てが整いつつあるとみられる。
一方で、公開データに偏る学習の限界や、未知の細胞型・技術に対する一般化には慎重さが要る。モデルが生む仮説は、系統的な対照実験と再現性確認を経てはじめて確からしさを持つ。今回の「条件付きブースター」のように、狙いを絞った設計と検証が回るとき、スケールの利点は生物学的な新発見へと転化する。AIと実験が歩調を合わせる重要性が浮かぶ。
創薬の現場では、探索空間の広さが常にボトルネックになる。文脈を伴う仮想スクリーニングで的を絞り、実験の手数を減らす発想は、免疫療法に限らず多くの領域に波及しうる。スケーリング則に根ざした大型化が新能力を呼び込み、細胞の「語り」をより豊かにするなら、次の治療標的はすでにデータのなかで語られているのかもしれない。
