AIバイオ兵器をAIで検知するスタートアップ登場
原題: A Startup Wants to Fight AI Bioweapons With AI
なぜ重要か
AIによる病原体設計リスクが現実視される中、オフライン対応のエッジ型検知モデルは途上国・紛争地域での生物脅威対応を大きく変える可能性がある。
スタートアップのRadical Numericsは2026年11月11日、エッジモデル「Omnii Defense」を発表した。ラップトップとUSB遺伝子シーケンサーを使い、自然発生および人工的に設計された病原体をオフライン環境でも検出できる。同社はStanford大学でDNA基盤モデル「Evo」「Evo-2」を開発した研究者らが2025年に設立した。
Radical NumericsのCEOであるEric Nguyenは、バイオセキュリティの世界がサイバーセキュリティと同様の「AI軍拡競争」に突入しつつあると指摘し、「防衛側が大幅に遅れている」と述べた。
Omnii Defenseは遺伝子配列に対して複数の予測を行う。配列が病原性を持つかどうか、AIによって生成されたかどうかの確率、そして分類学上の最近縁グループを算出し、「脅威スコア」（0〜1の数値）として出力する。スコアが高いほど脅威度も高い。
従来のバイオ防衛ツール、たとえば連邦政府が資金を提供するFELIX（Finding Engineering-Linked Indicators）は既知の生物の遺伝子配列ライブラリと照合する方式で、既存の病原体にわずかな改変が加えられたケースには有効だ。しかしOmnii Defenseは配列の「パターン」を学習するため、遺伝子の表記が変化していても機能的な類似性を検出できる点で異なると同社は主張する。
同社はすでに独自のゲノム言語モデル「Omnii」を使い、薬剤耐性E. coliを標的とするカスタムバクテリオファージを作製、FDAの特別許可のもとで患者への治療に使用したと発表していた。ただしこの研究にはTabula Bioscienceも関与していたが、Radicalは当初その事実を公表しなかった。この不開示を受け、両社の顧問を務めていたHarvardの遺伝学者George Churchが先週Radicalの顧問職を辞任している。
Omnii Defenseのバイオ防衛責任者Christine Parthemore氏は本ツールを「段階的な転換点」と表現。多くの科学者はAI製バイオ兵器の脅威を低確率と見ているものの、Radicalは公衆衛生当局者や研究者向けの実用ツールとしての採用を目指す。