OpenAIは、推論モデル「GPT-5 Pro」が免疫学者の3年来の謎を解くのに役立った事例を公開しました[1]。がんや自己免疫疾患と深く関わる免疫細胞「T細胞」をめぐる実験で、専門家でも説明できなかった現象に、モデルが筋の通った仕組みを示したという内容です。AIが診断や結論を下したのではなく、人間の専門知識を補い、研究の道筋を照らした点に特徴があります。
3年間棚上げされていた実験
謎の出発点は2022年にさかのぼります[1]。The Jackson LaboratoryとUniversity of Connecticutで教授を務める免疫学者のDerya Unutmaz氏は、糖の一種であるグルコースがT細胞の発達と役割の決まり方にどう影響するかを調べていました。T細胞はウイルスやがん細胞、一部の細菌や寄生虫に対応し、健康な細胞と脅威を見分ける免疫の要で、発達の過程でさまざまな役割に分かれていきます。
実験では、発達初期のT細胞を、グルコースの少ない環境と、グルコースに似た分子「デオキシグルコース」を含む環境のどちらかに置きました[1]。デオキシグルコースは細胞がグルコースを使う働きを妨げ、エネルギー生産やタンパク質づくりを乱します。どちらの条件でもエネルギーが制限されるため、研究チームは似た結果になると予想していました。
ところが、結果は予想と異なりました[1]。デオキシグルコースにさらしたT細胞は、炎症反応に関わる細胞を圧倒的に多く生み出しました。一方、グルコースの少ない環境では、炎症反応の細胞になったものはあったものの、その数はデオキシグルコース側ほどではありませんでした。しかも、初期にデオキシグルコースへさらした影響は、その分子を取り除いた後も残りました。エネルギー不足だけでは説明がつかず、何か別の仕組みが働いている——。当時は理由を突き止められず、チームはこの実験を棚上げして別の課題に移りました。
GPT-5 Proが示した「糖鎖修飾」という答え
転機は2025年後半でした[1]。GPT-5 Proが登場したのを機に、Unutmaz氏は当時の未発表データ（T細胞のサブセットを示すフローサイトメトリーの散布図）をモデルに読み込ませ、何がデータを説明し得るか、次にどんな実験をすべきかを尋ねました。
GPT-5 Proは、原因が単なるエネルギー不足ではなく、細胞がタンパク質に糖鎖を付ける「N型糖鎖修飾」が初期刺激（プライミング）の段階で妨げられたことにある、と指摘しました[1]。さらに、強く反応していたのは未熟な（ナイーブ）T細胞ではなく「メモリーT細胞」だと予測しました。モデルは続けて、糖鎖の生成だけを回復させる「マンノース補充実験」など具体的な追試も提案しました。研究室は以前まさにその実験を行っており、結果はモデルの予測と完全に一致しました。
「GPT-5は、振り返ってみればまったく筋の通る、実に見事な洞察を示してくれた」とUnutmaz氏は語ります[1]。この関連性は氏自身の専門領域から少しだけ外れていたため、本人も研究室の誰も気づけなかったといいます。
未発表の結果まで言い当てた予測
Unutmaz氏は次に、GPT-5 Proが実験の結果を予測できるかを試しました[1]。題材に選んだのは、あるリンパ腫を標的とするT細胞についてすでに自分で行った実験です。氏の実験では、この「CD8+」と呼ばれるT細胞が、リンパ腫の細胞を殺す能力を高めることが示されていました。
同じ実験をGPT-5 Proにシミュレーションさせると、モデルはCD8+細胞の殺傷能力が高まることを正しく予測しました[1]。氏はまだこの結果を公表しておらず、モデルがインターネット上から答えを拾えるはずはありませんでした。「これらのモデルが、本当の意味で理解する段階に到達したと感じた瞬間だった」と氏は振り返ります。
Unutmaz氏は、GPT-5 Proのようなモデルは今や共同研究者に近いと話します[1]。毎週数百本ものぼる新しい論文を読み込んで文献調査を効率化し、まだ解かれていない問いの発見を助け、仮説を磨く手伝いをします。「仮説を検証するためにできることは膨大で、無数の手法があるが、どれが最善かは分からない」と氏は言います。そこで実験をシミュレーションして結果を予測させ、実際に手を動かす価値のある実験を絞り込む。これにより数週間から数か月、ときに数年分の作業を省ける場合があり、生物学の進展を大きく速める可能性があるとしています。
専門知識という前提と、慎重に扱う必要性
ただし、専門知識が要らなくなるわけではありません[1]。AIが洞察を生み出しても、その重要性や妥当性を見極めるのは依然として人間です。Unutmaz氏ほどの専門性がなければ、モデルが示した免疫細胞の仕組みが重要かどうかも判断できなかったはずだ、とOpenAIは指摘します。
研究を速める力には、責任ある取り扱いも求められます[1]。生物学や医学の前進を助ける一方で、悪意ある者が生物・化学兵器の設計などに悪用する余地を広げかねないためです。OpenAIは、こうしたリスクを追跡し、深刻な被害につながる能力に対して安全策を講じる方針を「Preparedness Framework」として示しています。
Unutmaz氏自身は、AIの行方に楽観的です[1]。最近はCodexやGPT-5.2 Deep Researchも使い、大規模ながん変異データセットの整備や、T細胞に焦点を当てた分厚い教科書の草稿づくりなど、精密免疫療法を加速する研究素材の作成にも取り組んでいるといいます。「歴史的な瞬間を目撃するだけでなく、わずかでもそこに参加できることを、本当に幸運で光栄に思う」と氏は語っています。
まとめ
OpenAIの「GPT-5 Pro」は、免疫学者のDerya Unutmaz氏が3年間棚上げしていたT細胞の謎に対し、N型糖鎖修飾とメモリーT細胞に着目した筋の通る仮説を示し、さらに未発表の実験結果まで正しく予測しました[1]。モデルは答えそのものを与えるというより、専門家が検証できる仮説を提示する共同研究者として働いています。最終的な評価は人間の専門知識に委ねられ、悪用への備えも欠かせませんが、AIが科学の発見を速める具体例として注目される事例だと言えるでしょう。
