時代が求める「説明可能なAI」はブラックボックスを照らす光明だ
福田 慎一郎
リープリーパー
難解な論文だってラクに読める！ChatGPTで「3分論文リーディング」
松原 太一
筆者は現在、システム生命科学や量子計算について研究している博士課程大学院生です。日常的に論文を大量かつ高速で読まないといけないのですが、生成AIの機能を使うと、論文の内容を爆速で把握できます。「3分クッキング」ならぬ、「3分論文リーディング」です。今回は、ChatGPTと実際の論文を使って実践しながら解説します。
論文の要約に便利な「落合フォーマット」
論文は、いきなり詳細を冒頭から終わりまで読むものではありません。先に全体の概要を掴み、ディテールまで読む価値がありそうなら、さらに細かく見ていくのがお勧めです。そこで、筑波大学の落合陽一先生が、提唱した論文要約フォーマット「落合フォーマット」を使います。落合フォーマットとは、ずばり下記の箇条項目を端的にまとめることを言います。
- どんなもの？
- 先行研究と比べてどこがすごい？
- 技術や手法のキモはどこ？
- どうやって有効だと検証した？
- 議論はある？
- 次に読むべき論文は？
「落合フォーマット」を使うことで、「この論文は何をしたのか」「何を証明したのか」「それはどう新しかったのか」「次に自分は何を読めばいいのか」、などが分かります。詳細は下記を参考にしてください。
ChatGPTのカスタム指示機能を使って論文を読む
今回は、ChatGPTに搭載されているカスタム指示を使いましょう。カスタム指示とは、ChatGPTとチャットするときにあらかじめどのように応答してほしいかを設定できる機能のことです。英語で書いた方が、精度が良くなるので、英語でカスタム指示します。応答は日本語で得るようにしてもらいましょう。
実際に私が書いたカスタム指示は以下の通りです。このカスタム指示のポイントは、原文をコピペで送信するだけで要約してくれるのと同時に、難しい単語に対して注釈つけてくれるところです。
#Please make all responses in Japanese.（日本語で答えてください）
#When I provide the text of an article, please summarize the following items based on the information provided in the article. When summarizing, please include annotations to technical terms.（記事本文を提供したとき、記事中の情報に基づいて以下の項目を要約してください。要約の際には、専門用語への注釈もお願いします。）
##What kind of research?
##What is the novelty (what makes it great compared to previous studies)?
##What is the critical point of the technique or method?
##How was it shown to be effective?
##Is there any discussion?
#What paper should I read next?
実際にChatGPTを使って初見論文を読んでみる
まず、2021年と少し古いですが下記の論文を、ChatGPTを使って読んでみましょう。
Chumpitaz-Diaz, Luis, Md Abul Hassan Samee, and Katherine S. Pollard. “Systematic identification of non-canonical transcription factor motifs.” BMC molecular and cell biology 22 (2021): 1-14.
今回の読み方としては、Abstract（概要）、Introduction（導入）、Discussion（議論と結論）の3つの部分に研究の全体像がざっくりと書いてあるので、これをそのまま使いましょう。原文のままコピー&ペーストでChatGPTに送信するだけです。あとはカスタム指示通り、以下のようなフォーマットで回答が返ってきます。
研究の種類
この研究は、人間の転写因子（TF）がDNA結合サイトで認識する「非典型的」モチーフを同定する統計的手法を開発し、これらのモチーフが人間のゲノム内でどのように機能するかを解析しています。
研究の新規性
従来、TFは「典型的」な単一のモチーフを認識すると考えられていましたが、この研究は、いくつかのTFが典型的なモチーフとは異なる追加の「非典型的」モチーフを認識することを示しています。また、非典型的モチーフが単に典型的モチーフの変異でなく、独立して存在し、進化的に保存されていることを明らかにし、その機能的重要性を提案しています。
技術や方法の重要点
開発された統計的パイプラインは、高スループットのHT-SELEXデータを厳格な基準を用いて解析し、約170の人間のTFのデータから、19のTFについて非典型的モチーフを同定しました。これらの非典型的モチーフは、典型的モチーフが存在しない場所でのTFの結合を説明し、遺伝子プロモーターやエピジェネティックにマークされた調節配列内で発見されました。
効果が示された方法
非典型的モチーフの出現は、典型的モチーフの出現と同様に進化的に保存されていることが示され、生体内でのTFのDNA結合データ、進化的保存性、およびエピジェネティックにマークされた調節配列を利用して、これらのモチーフが機能的な役割を持つ可能性があることが明らかにされました。
議論
非典型的モチーフの存在、範囲、および機能的重要性がこれまで過小評価されていた可能性があることが示唆されています。非典型的モチーフは、TFの生物化学的メカニズムの観点からも重要であり、TFの組織や細胞タイプの特異性に関与する可能性があることが議論されています。
次に読むべき論文
この分野でのさらなる理解を深めるために、非典型的モチーフの機能的重要性に関する最近の研究や、TFの結合特異性に関する他の大規模データセットを分析した研究に関する論文を読むことをお勧めします。具体的な論文としては、TF-DNA結合特異性に関する定量的研究や、HOXB13とCDX2の研究[18]、HT-SELEXデータを用いた最新の解析手法に関する論文などが考えられます。
さらに、分からない言葉があったら追加で質問できます。
Q. 典型的モチーフという言葉の定義は何ですか？
A. ここで言っている非典型的なモチーフとは、転写因子（TF）がDNAに結合する際に認識する典型的なヌクレオチド配列パターンを指します。
もう一本、ChatGPTを使って論文を読んでみる
もう一本、ChatGPTを使って論文を読んでみましょう。こちらはプレプリントですが、最近出た、生物学に関する大規模基盤モデルの論文です。
Fu, Xi, et al. “GET: a foundation model of transcription across human cell types.” *bioRxiv* (2023): 2023-09.
研究の種類
この研究では、213種類の人間の胎児および成人細胞タイプにわたる転写規制のメカニズムを解明するために設計された、解釈可能な基礎モデル「GET」を導入しています。クロマチンのアクセシビリティデータと配列情報のみに依存して、未知の細胞タイプでの遺伝子発現を予測することにおいて実験レベルの精度を達成しています。
研究の新規性
GETは、新しいシークエンシングプラットフォームやアッセイにおける驚異的な適応性を示し、さまざまな細胞タイプや条件にわたって規制推論を可能にすることで、ユニバーサルおよび細胞タイプ特異的な転写因子相互作用ネットワークを明らかにします。従来のモデルを上回る性能を発揮し、特定の細胞タイプに固有の規制要素の予測に役立つツールとしての潜在力を示しています。
技術や方法の重要点
GETは、数百種類の細胞タイプにわたるクロマチンのアクセシビリティデータから転写規制の文法を学び、見た細胞タイプと見ていない細胞タイプの両方で遺伝子発現を正確に予測します。これは、異なるシークエンシングプラットフォームや測定技術に適応可能であり、新しい細胞タイプでのレポーターアッセイの読み出しをゼロショットで予測する能力を持っています。
効果が示された方法
GETは、レンチウイルスベースの大規模平行レポーターアッセイのリードアウトを予測する際に、現行のモデルを上回るパフォーマンスを示し、より少ない入力データで予測を行いました。また、胎児赤芽球において、従来のモデルでは見逃されていた遠位（>1Mbp）の調節領域を特定し、B細胞においては、リンパ腫リスクの素因となるゲルムライン変異の機能的重要性を説明するリンパ球特異的な転写因子間相互作用を同定しました。
議論
GETは、転写規制の包括的な理解を促進し、ノンコーディング遺伝子変異の理解を深め、合成生物学の応用に向けて細胞タイプ特異的な転写規制回路や転写因子のデノボ設計を指導する可能性があります。このモデルは、規制要素、上流調節因子、および重要な転写因子相互作用の特定において広範な応用可能性を持っています。
次に読むべき論文
GETモデルの設計とアプローチに関する詳細な理解を深めるために、基礎モデルとしてのGPTやESMなどの類似した進化的なアプローチに関する論文や、転写規制におけるクロマチンのアクセシビリティ、遺伝子発現予測、および転写因子相互作用の解析に関する最先端の研究を読むことをお勧めします。また、GETによって提供される洞察をさらに活用するために、転写因子の構造的相互作用や細胞タイプ特異的な遺伝子調節のカタログに関する研究も参考になります。
今回も、追加で質問してみましょう。
Q. モデルは何のデータをどのくらい、どのようなアーキテクチャで学習していますか？
A. GETモデルは、213種類の人間の胎児および成人細胞タイプにまたがるシングルセルアッセイで得られた擬似バルククロマチンアクセシビリティデータ（scATAC-seqデータ）を学習しています。このデータは、153種類の細胞タイプにおいて、マルチオミックスプロトコルまたは別個のシングルセルRNAシークエンシング（scRNA-seq）実験を通じて取得された遺伝子発現データと結びついています。
モデルの学習アーキテクチャは、次のような特徴を持っています：
効果的なシーケンス長：GETは、2Mbpsを超える広範な有効シーケンス長を扱えるように設計されており、これにより、トレーニング細胞タイプに限定されることなく予測が可能です。
プリトレーニング：モデルは自己教師あり学習によってプリトレーニングされ、ランダムにマスキングされた調節要素を予測することを通じて、異なる細胞タイプ間での領域や特徴の相互作用を学びます。
アテンションアーキテクチャ：モデルは、調節要素に特化して設計されたエンベディングとアテンションアーキテクチャを使用しており、これは通常の畳み込みニューラルネットワークやトランスフォーマーアーキテクチャを超える機能を持っています。
すごいですね。このように、いわゆる「落合フォーマット」を基に、論文の全体像が読めました。これはあくまで、爆速でざっくりとフォーマットにまとめる方法です。この方法に加えて、研究の概要が端的に表現されているAbstractなども一緒に読むと、非常に効率よく論文調査ができます。
論文のディティールを把握したくなったら、論文中の図を読んだり、本文を精読するなどきっちり確認していきましょう。ChatGPT単体では、フォーマットを完璧に埋めることができない時もあるので、そういうときはチェックするつもりで論文を読んでいきましょう。
AIは生成だけでなく、論文リーディングにも便利！
実際に、初見論文を使って3分論文リーディングをやってみました。論文サーベイは一般に数が重要と言われています。決まった時間でなるべく大量に読めるよう、AIをどんどん活用していきましょう。
ANTHROPICという会社から新たにPDFを読み込ませて論文読めるチャットAIが出たようです（Claude）。こちらも便利なので、また紹介したいと思います。
ABOUT ME
2021年から株式会社BlueMemeで量子コンピューティングやゲノム情報解析の研究開発を担当。専門分野は、量子AIの生命医科学への応用。BlueMemeに在籍する傍ら、2023年度より社会人学生として、九州大学大学院システム生命科学府へ進学し博士号取得を目指す。
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