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国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）
(Japan Science and Technology Agency)AI時代のデータベース
Databases in the AI Era
👤 オーガナイザー
伊藤 隆司（NBDC「統合化推進プログラム」 研究総括 / 九州大学 生体防御医学研究所 特任教授）
ITO Takashi (Research Supervisor, Database Integration Coordination Program (DICP), NBDC / Research Professor, Medical Institute of Bioregulation, Kyushu University)
🎤 講演タイトル・講演者
📝 要旨
AI 技術の進展により、生命科学研究をとりまく環境が常に大きく変化してきている中で、研究分野におけるAI の活用、すなわち、「AI for Science」の重要性が強く認識されてきている。そうした中で、公共データベースにおいては、データベース構築におけるAI 技術の活用（「AI for DB」）と、AI が使うことを前提としたデータベースのデザイン（「DB for AI」）の重要性が、強く叫ばれている。統合化推進プログラムにおいて、特に「AI for DB」と「DB for AI」を強く意識して研究開発に取り組まれている先生方に、その研究内容についてご紹介いただき、AI 時代のデータベースの最前線について議論する。
As advancements in AI technology continue to drastically transform the landscape of life sciences research, there is a growing recognition of the importance of applying AI to this field—that is, “AI for Science.” Against this backdrop, there is an urgent call to emphasize both the application of AI technologies in database construction ("AI for DB") and the design of databases specifically tailored for AI usage ("DB for AI"). In this session, researchers from the Database Integration Coordination Program (DICP)—who are actively engaged in R&D with a strong focus on "AI for DB" and "DB for AI"—will present their work, followed by a discussion on the cutting edge of databases in the AI era.
協和キリン株式会社
(Kyowa Kirin Co., Ltd.)疾患研究におけるscRNAseqと空間的トランスクリプトーム統合解析の活用
Applications of Integrated scRNA-seq and Spatial Transcriptomics Analysis in Biomedical Research
👤 オーガナイザー
山口 大介（協和キリン株式会社）
Daisuke Yamaguchi (Kyowa Kirin Co., Ltd.)
🎤 講演タイトル・講演者
📝 要旨
IgA nephropathy (IgA-N) is a primary glomerulonephritis characterized by mesangial cell proliferation and expansion, ultimately leading to end-stage kidney disease. Although glomerular endothelial cells (GEs) have been reported to contribute to the pathogenesis of IgA-N, the underlying mechanisms remain unclear.
In this study, we performed single-cell and spatial transcriptomic analyses, as well as immunohistochemical staining, using both mild IgA-N and normal kidney tissues derived from non-tumorous regions of surgically resected kidneys. As a result, we identified increased expression of novel inflammation-related genes and proteins in IgA-N.
Our analyses suggest that pathways involving these molecules in GEs may contribute to the progression of IgA-N. These findings may provide important insights into the pathogenesis of IgA-N and inform the development of future therapeutic strategies.
株式会社ナベ インターナショナル
(NABE International Inc.)AI時代にNABEができること ー ゲノム言語モデルの実行から、脆弱性対応・データ保全まで
👤 講演者
吉村 淳、大木 一永（株式会社ナベ インターナショナル 技術開発部）
📝 要旨
1）Evo2のようなゲノム言語モデルは、DNA配列を大規模に学習することで、変異の機能予測をはじめとする多様な解析への応用が期待されている。一方、研究現場が扱うデータには未公表データや患者由来の配列が含まれ、外部クラウドへの持ち出しが難しい場面が少なくない。そこで我々は、研究室内で完結（air-gapped）してゲノム言語モデルを運用することを想定し、Evo2のハードウェア要件を実機で検証した。
Evo2は7B/20B/40Bの複数サイズが公開されているが、実際にローカルGPUで動かすと、モデルサイズとGPUの組み合わせにより挙動が大きく異なることが分かった。特に、最新のBlackwell世代GPUでは低精度演算（FP8）を用いる20B/40Bが正しく動作せず、出力が破綻する事例を確認した。同一のモデル・コードでも、データセンター向けGPUでは本来の精度で動作した。これはモデル自体の問題ではなく、FP8演算を支えるライブラリが最新世代のGPUに未対応であることに起因すると考えられる。
本発表では、こうした実機検証から得られたGPU選択の指針と、air-gappedな環境でゲノム基盤モデルを運用する際の実際的な留意点を、基盤モデルと研究現場をつなぐ一つの取り組みとして紹介する。
2）研究室や研究所の共有解析サーバーは、各研究者が解析アプリやコード、パイプラインを自由に試し、共有しながら知を交わす「ハッカブルで寛容な場」として、研究文化そのものを支えてきた。昨今、生成AIの普及により、コード記述やツールの導入のハードルは格段に下がり、現場で試行錯誤するための「道具」はかつてないほど充実している。
一方で、生成AIを活用した脆弱性探索等により、この春以降 Linux Kernelの脆弱性が連続して公開され、大きな脅威となっている。こうした脆弱性への対策を怠ってしまうと、不意の事故やトラブルによって共有環境そのものが使えなくなってしまい、研究の場を維持すること自体が難しくなりかねない。しかしながら、従来型の厳格な運用監視やルールによる制限を強めてしまうと、研究を促進させるための解析サーバーの役割が損なわれてしまう。本発表では、研究者が安心してハッカブルに試行錯誤し続けられる環境を維持・支援するための運用プランの取り組みについて紹介する。