Hugging Face、DNA会話AIモデルを公開
原題: Hugging Face’s New AI Biology Model Lets You Chat With DNA
なぜ重要か
DNA×自然言語の対話型AIは創薬・遺伝子治療研究の参入障壁を下げ、個人ゲノム解析市場にも波及しうる。
Hugging Faceは2026年10月22日、DNA配列と自然言語の両方で学習したオープンソースAIモデル「Carbon-X」を公開した。中国の中関村学院およびイタリアのナポリ・フェデリコII世大学との共同開発で、ラップトップ上でローカル動作が可能。研究者がDNAの変異と遺伝子活性・健康への影響を自然言語で問い合わせ、会話形式で回答を得られる。
Hugging Faceが公開した「Carbon-X」は、ゲノム配列と自然言語を組み合わせて学習した対話型AIモデルだ。中関村学院（中国）とナポリ・フェデリコII世大学（イタリア）の研究者と共同で開発された。
同社シニアリサーチサイエンティストのLewis Tunstallは「言語モデルに新たな能力を解放した。本質的にはDNAと対話することだ」と述べた。専門知識がないユーザーでも、これまでいかなるツールでもアクセスできなかったDNAに関する質問が可能になるという。想定用途は新薬・遺伝子治療の設計支援のほか、患者が自身のゲノムを解釈する補助も視野に入れている。
技術面では、既存の言語モデルをベースに語彙を拡張し、DNAを6文字単位で読み取れるようにした。その後、DNA配列・英語テキスト・DNAと生物学的記述を紐付けたサンプルを組み合わせた3,000億トークンのデータで追加学習を実施した。学習データはヒトを含む哺乳類・脊椎動物・無脊椎動物・植物・菌類・原生生物に由来する。
ウイルスのデータは危険な用途への悪用を避けるため意図的に除外した。また、入力できるDNA配列は約5万塩基対に制限されており、ヒトゲノム全体（60億文字）のアップロードはできない。
競合する既存ツールと比較すると、Google DeepMindの「AlphaGenome」はDNA配列や遺伝子変異の影響を予測するが出力は数値形式で計算コストも高い。Arc InstituteとNvidiaが開発した「Evo 2」はDNAの言語を扱いゲノム生成も可能だが、自然言語との統合インターフェースは持たない。Carbon-XはDNAと自然言語を会話形式で統合した点が差別化要因だ。
なお、Hugging Faceは2026年9月にNvidiaによる約130億ドルでの買収に合意している。