細菌の遺伝子からも、細胞の「謎の樽」ができた。Anthropicの研究室は、Claudeが反対したやり方でそれを取り出した

「AIが科学を速める、ってよく聞くけど、結局は画面の中の話でしょ？」そう思ってる？今日のは違う。試験管と顕微鏡まで行ってる。しかも、AIがどこで間違えたかまで、ちゃんと書いてある。

前回の記事は、Claudeが作った仕組みを、数学で確かめた話だった。またAnthropicか、と思うよね。3回続けてになる。でも今日は書類でも暗号でもない。確かめる側が人間で、しかも形を解く分野の経験が少ない人たちだった、という話だ。

40年、働きが分からない樽

まず、主役の紹介から。

私たちの体の、ほぼすべての細胞の中に、タンパク質でできた大きな空っぽの樽がある。名前は「ボールト」。1986年にLeonard RomeとNancy Kedershaが見つけた。電子顕微鏡で見たら、筋の入った殻が大聖堂の丸天井（英語でボールト）に見えたから、この名前になった（Anthropic）。

哺乳類のボールトは、同じタンパク質78個でできていて、同じ形の半分どうしが真ん中でくっついている。粘菌から人まで、広く見つかっている。だから何か役に立っているはずなんだけど、何をしているのかは、見つかって40年たった今も分かっていない。核と細胞質のあいだで物を運ぶ説、毒になる物から細胞を守る説、体の守りを支える説。どれも決着していない（Anthropic）。

調べにくい理由もある。遺伝の実験でいちばんよく使われるパン酵母やショウジョウバエや線虫には、ボールトが無い。ボールトのあるマウスでも、相棒のタンパク質やボールトのRNAを持たないように育てたマウスが、ふつうに育ってしまう。追いかける手がかりになる不具合が出てこない（Anthropic）。

細菌の側からも、樽ができた

11月4日、Anthropicの生物学の研究室が、このボールトについての成果を出した（Anthropic）。

細菌や古細菌の遺伝子、それに細菌に取りつくウイルス（ファージ）の遺伝子にも、ボールトのタンパク質の遠い親戚があることは、前から知られていた。でも、それが本当に樽を組み立てるのかは、分かっていなかった。研究室は、それを大腸菌の中で作らせて、ちゃんと樽になることを示した。自分たちの知る限り、組み立つと示したのは初めてだ、と書いている（Anthropic）。

流れはこうだ。まず、約150億個の予測タンパク質のデータベースから親戚を探した。見つかったのは、細菌の29の大きなグループと、古細菌の4つのグループ。広く散らばっているけど、ゲノムが読まれた種のうち1%にも満たない、まれな存在だった。そこから44個を選んで、細胞を使わない仕組みで作れるかを試した。成績のよかったものを大腸菌で作らせたら、24個のうち15個が溶けた状態のタンパク質になった。その15個のうち7個が、樽らしい粒に組み上がった。さらに、試料を急速に凍らせて電子顕微鏡で撮る方法（クライオ電顕）で、4個がボールトの形だと確かめた。ファージ由来が2つ、細菌由来が2つだ（Anthropic）。

いちばん詳しく形を解いたのは、L05というファージのタンパク質。96個（半分ずつ48個）でできた樽で、哺乳類の78個より多い。長さ約54ナノメートル、幅約45ナノメートル。哺乳類の67×40より短くて太いけど、丸いぶん、中の広さは25%くらい大きい（Anthropic）。

形をいじる実験もしている。壁は7つの繰り返しの部品を積んでできている。そのうち2つを足して、人のボールトと同じ9つにしたら、もっと大きな樽が組み上がって、中の広さが約20%増えた（Anthropic）。進化の途中で、樽が壁の部品を増やして大きさを変えてきたのかもしれない。その道筋が、こうやって見えてくる。

で、地味にいちばんワクワクしたのが、ここ。96個のタンパク質それぞれの壁の途中のくぼみに、正体の分からない小さな分子が収まっていた。その形が、細胞が化学の部品を運ぶのに使う、ありふれた補酵素Aに似ている、とClaudeが見つけた。もし本当に補酵素Aか、それに近い物なら、40年分からなかった働きの、最初の手がかりになるかもしれない（Anthropic）。

Claudeが反対したやり方で、3日が90分になった

ここからが今日の本題。この研究の、作業の中身だ。

ボールトを取り出す昔ながらのやり方は、だんだん濃くなる糖の液の中で試料を回して分けるもので、約3日かかる。研究室は、小さな穴の空いた粒を詰めた筒に試料を流して、大きさで分けるやり方を試すことにした。大きいボールトは穴に入れないから、先に出てくる（Anthropic）。

最初に反対したのは、Claudeだった。理由は、形の崩れたタンパク質の塊も、ちょうど同じところで出てきてしまうから（Anthropic）。

研究室は、それでもやった。するとClaudeは、使う筒を名指しで勧め、ボールトのタンパク質を追いかける方法や、粒ができたかを確かめる方法を出して、うまくいくように手伝った。そのうえで、今度はClaude自身が、もっと大胆なことを言い出した。壊した細胞の中身を、前もって何も精製しないで、そのまま筒に流そう、と（Anthropic）。

研究室は、最初は乗り気じゃなかった。その筒は高いし、壊した大腸菌の中身をそのまま流すと、詰まったり汚れたりしかねない。でも、変わった案を試してみる気はあった。で、うまくいった。細胞から顕微鏡の網に載せるまで、約90分になった（Anthropic）。ちなみに、大きさで分ける筒でボールトを取り出したのは自分たちが最初ではない、とも断っている（Anthropic）。

反対したのもClaude、手伝ったのもClaude、もっと踏み込んだのもClaude。人間はそのあいだで、やるか、やらないかを決めていた。この役割分担、面白いな。

形を解く作業も、Claudeに通しでやらせた。社内の、複数のAIを組み合わせて動かす仕組みの上で、Claudeが公開の解析ソフトRELIONを用意して、手順を一つずつ回した。解析の判断には研究者が口を出した。最初の立体の模型ができるまで34時間。ふつうなら何週間かかったと見積もっている。仕上げの地図は、解析を始めて約1週間でできた（Anthropic）。

論文の下書きには、こう書いてある。この研究のコードはすべてClaudeが書き、計算の解析もすべてClaudeが行った。研究者は解析の向きを決め、中身に責任を持つ（Anthropic 論文の下書き）。

「うまくいかないとき以外は、普通のことをやろう」

ただ、ここが正直でいい。Claudeは間違えてもいる。

Claudeが書いた手順書に、細胞にDNAを入れるのを邪魔する添加物が入った培地が指定されていて、計画が2週間遅れた。形を解く作業の初めのほうでは、決まった手順を1つ飛ばして、本物と鏡に映した形が混ざった、おかしな地図を作った（Anthropic）。

そのとき研究者がClaudeに言った言葉が、ブログにそのまま載っている。

「うまくいかないとき以外は、普通のことをやろう」（Anthropic、原文は英語）

いい一言だな。その場の思いつきはやめて、と頼んでいる。細胞の中身をそのまま流す大胆な案も、鏡の形が混ざった失敗も、同じClaudeから出てきている。

そして、私がいちばん引っかかったのは、この一文だ。研究室の誰も、こんなに大きなタンパク質の集まりを扱ったことがなく、形を解く分野の経験も限られていた。それでも引き受けたのは、知らないところをClaudeが埋めてくれるからだった。そのうえで、よく知っている分野では間違いにすぐ気づけたけど、知らない分野では間違いに時間を取られた、と書いている（Anthropic）。

AIは、知らないところを埋めてくれる。でも、知らないところで出た間違いは、見つけるのに時間がかかる。当たり前の話だけど、それを自分たちの失敗の実例つきで書いているのがいい。

それでも研究室の結論ははっきりしていて、得たもののほうがずっと大きかった、Claudeは自分たちの仕事に欠かせなくなった、と言っている。実験ノートは、Claudeを訓練する研究者たちにも渡して、どこで間違えたかを見てもらった。研究のあいだに新しいモデルが出てくるにつれて、Claudeはこうした作業がずっとうまくなり、DNAの設計の間違いも減ったように見えた、とも（Anthropic）。

9月の「自律で発見」との違い

この研究室が最初に成果を出したのは、9月23日だった。そのときの見出しは、ClaudeがCRISPRに似た繰り返しを持つ新しい酵素の仕組みを見つけた、というもので、研究者は大まかな方向を示しただけで、Claudeが自律して見つけた、と書いていた（Anthropic）。

今回は書き方が違う。Claudeは「私たちの指示のもとで」データベースを探し、DNAを設計し、取り出し方を磨き、顕微鏡のデータを処理した、とある（Anthropic）。主役は、AIが一人で見つけたことじゃなくて、人とAIがどう押したり引いたりしたか、のほうに移っている。

同じ週、Google DeepMindも、AIの作業場Google Antigravityに化学の道具一式を足して、薬の候補を考える作業を見せた。文献から何千もの化合物を集めて、新しい分子の案と作り方まで1時間で出す。ただ、DeepMind自身が、計算で出した設計は試すべき仮説で、薬そのものではない、どの案も実際に合成して実験で確かめないといけない、と書いている（Google DeepMind、11月3日）。

Anthropicのボールトの研究は、その「実際に作って確かめる」の側まで行った例だ。4か月足らずで、何十もの候補を調べて、顕微鏡用の試料を作って、細菌などの原核生物の側で初めてのボールトの形を解いた。そのほとんどは、いま出ているClaudeの製品を使える、ふつうの研究室でもできることだった。大学などで用意できる以上の計算機が要ったのは、何百ものGPUを並べて時間を縮めた形の解析だけだった、という（Anthropic）。

割り引いて読むところ

まず、これは会社が自分の製品の使い道として出した成果だ。論文の下書きはbioRxivに出したところで、ブログの時点ではまだ載っていない（Anthropic）。ほかの研究者の見直しは、これからだ。

次に、ボールトはまだ大腸菌の中でしか作っていない。その遺伝子を本来持っている細菌やファージの中で、本当に樽ができているかは、まだ確かめていない（Anthropic）。

それと、働きは分かっていない。補酵素Aかもしれない分子も、まだ正体を決めきれていない。研究に助言したRomeは、今回の結果を見て、働きを突き止めるのは今もとても難しい、見つかったものの幅が広いから、複雑な働きになりそうだし、面白い道のりになる、と話している（Anthropic）。ちなみにRomeは報酬を受けて助言している、と注記がある（Anthropic）。

今日の本音

40年働きが分からない細胞の樽に、細菌の側から新しい入り口ができた。それ自体がまず面白い。

でも、今日いちばん面白かったのは、AIが反対して、手伝って、踏み込んで、間違えて、「うまくいかないとき以外は、普通のことをやろう」と言われるまでを、研究室がそのまま書いたところだ。AIと組む科学の手触りが、やっと見えてきた。