AIと長寿のハエで老化の未来を変える：寿命脱出速度を実現するRejuve.Bioのイノベーション

Rejuve Biotech（リジューヴ バイオテック）の概要

Rejuve.Bioは、2022年11月にSingularityNETからスピンオフした、米カリフォルニア州に拠点を置くバイオテクノロジー企業です。Rejuve.Bioは、AIと機械学習を活用した革新的な創薬プラットフォームをB2B領域で提供し、長寿と加齢関連疾患に特化した研究開発に注力しています。同社は長寿のために飼育されたメトセラバエの唯一の所有者であり、B2C事業を展開する姉妹会社のRejuve.AIが収集した人間のデータと組み合わせることで、薬剤探索プロセスを短縮し、より長い寿命をもたらす新しい治療法を迅速に開発することを目指しています。

Rejuve.Bioのミッションは、レイ・カーツワイル氏やオーブリー・デグレイ氏が提唱する寿命脱出速度（LEV：Longevity Escape Velocity）に人類を最初に到達させる企業になることです。LEVは、老化の速度を超える速度で寿命が伸びることを意味します。また、人類の利益のために倫理的なAIとAGIの分野における分散化を提唱し、有益な人工知能の目標に向かって進む、AIエージェントを作成することを目指しています。

Rejuve.Bioは、AI研究者、遺伝学者、バイオインフォマティシャン、生物学者、ビジネスの専門家、そして長寿科学者からなるチームで構成されています。CEOであるケネディ・シャール氏は、メトセラ・モデルを開発し、画期的な発見への道を切り開いた科学者です。彼女は「ハエの女王」として知られ、メトセラバエを管理するGenescient社で研究室長を務め、すべての実験の計画と実行を担当しました。

長寿科学へのAI投資：ヘルスケアの未来と投資機会

長寿科学へのAI投資は、ヘルスケアの未来を変えるだけでなく、大きな利益をもたらす可能性を秘めています。InsightAce Analyticのレポートによると、 2023年の世界の長寿およびアンチエイジング療法の市場規模は、271億1,000万ドルと評価され、2023年から2031年まで年平均6.5％で成長し、2031年には449億2,000万ドルに達すると予想されています。

AI技術の発展に伴い、長寿科学分野への参入企業も増加しています。賢明な企業は、これらのAI技術を積極的に開発・活用することで、急成長するこの市場で独自の地位を築くことができます。

Rejuve.Bioは、シードラウンドで1,000万ドルの資金調達を計画しており、AIと機械学習を活用した革新的な創薬プラットフォームと、長寿と加齢関連疾患に特化した研究開発に注力していきます。

Rejuve Biotechの特徴

Rejuve.Bioは、長寿を促進し、加齢関連疾患と戦う画期的な治療法の開発を目指します。その鍵となるのが、最新のBioAtomspaceプラットフォームです。AI技術を活用することで、従来の研究手法では困難だった新規治療薬の迅速な発見を実現します。

中期的な目標は、長寿経路や転写因子を制御することでヒトの寿命を延ばし、加齢関連疾患に対する遺伝子治療や低分子治療薬を開発することです。BioAtomspaceプラットフォームは、先進的なAIエンジンとして、長寿に関する遺伝的・分子メカニズムの解明と、加齢阻止治療の標的特定に貢献します。

Rejuve.Bioの特徴は以下の通りです。

• 独自の経路ターゲット： 社内で構築された画期的な長寿データとネットワーク情報に基づいています。
• 最先端のAI技術：世界をリードするNeural-Symbolic AIと転移学習を採用しています。
• 分散型AIプラットフォーム：クラウドソーシングで多様なAIツールを連携させるためのフレームワークを提供します。
• BioAtomspace：OpenCogフレームワークのNeural-Symbolicツールキットを活用した革新的なプラットフォームです。
• クラウドソーシングによるヒトデータ：Rejuve Networkのアプリを通じて収集された健康データが、インセンティブ付きで活用されます。
• メトセラバエモデル：超高齢ショウジョウバエを用いた研究により、迅速な長寿実験が実現します。
• スピーディな研究開発：ハエの短いライフサイクルを活用することで、従来の研究手法では不可能だった速度で実験を行うことができます。

ホワイトペーパー

Rejuve.Bioのホワイトペーパーは、こちらから確認出来ます。

ロードマップ

Rejuve.Bioは、AIを活用したアプローチで生物学的な老化の謎を解き明かし、アンチエイジングソリューションの開発を加速させます。

初年度は基盤構築に注力し、将来の飛躍に向けた礎を築きます。4年目には、ヒト試験という重要なマイルストーンを達成し、社会全体における老化と疾病治療へのアプローチの変革を目指します。AI技術による医療効率化とコスト削減を通じて、先進的な医療ソリューションをより多くの人々に提供することを目標としています。

1年目：基盤の構築

• メトセラバエの長寿システム生物学モデル：Rejuve.Bioは、長寿のメトセラバエを利用して包括的な生物学的長寿モデルを構築し、初期のアンチエイジングの実験場として活用します。
• 初のサプリメントラインの発売：初めてのアンチエイジング・サプリメントを発売します。
• インシリコ標的同定と仮説検証：コンピューターシミュレーションを用いて、潜在的な生物学的標的を同定し、アンチエイジング効果を確認するためのテストを行います。
• 学習マップのヒト生物学への適用：メトセラバエの情報をヒトの生物学に適用し、ハエとヒトの長寿の関連性を明らかにします。
• BioAtomspaceに基づく収益性の高いPaaS（Platform-as-a-Service）の構築：他の組織がクラウドベースで独自のバイオ分析テストを実行できるようにします。

2年目：スケールアップと改善

• Rejuve.Ai Networkのデータをメトセラバエのデータの統合：Rejuve.AI Networkからの人間のデータをメトセラバエの研究に統合し、データセットを充実させます。
• OpenCog HyperonをRejuve Analyticsに完全統合：OpenCog Hyperonの新しい開発を取り入れ、データ解析の信頼性を向上させ、次世代のAGIへの進化を促進します。
• 5つ以上の独自の治療ターゲットの開発：統合されたデータを活用し、アンチエイジング介入のターゲットとなる5つ以上の異なる生物学的因子を特定します。
• Generative Cooperative Network（GCN）をRejuve Analyticsに統合：AIが協調してソリューションを生成するGCNを追加し、AI Analyticsをさらに強化します。
• 治療薬の候補をハエでテスト：特定された治療ターゲットをハエで実験して検証します。
• 治療薬候補1をマウスでテスト：最も有望なアンチエイジング・ソリューションを、ハエから生物学的に人間に近いマウスでの試験に移行します。

3年目：哺乳類とヒトへの移行と提携

• マウスでさらに多くの治療薬候補を試験：最初の候補がヒトで試験されている間に、2番目の有望な候補が動物試験に入り、潜在的な解決策のパイプラインが流れ続けることを確実にします。
• ヒト試験のための製薬会社を確保：動物実験で十分有望なデータが得られたら、ヒト試験のために製薬会社との提携を確保する予定です。
• 第Ⅰ–Ⅱ相臨床試験：第Ⅰ相臨床試験は、少人数（20-80人）で新薬や治療法の安全性を評価します。第Ⅱ相は、より多くの人数（100〜300人）を対象にし、新薬や治療法の有効性を評価します。

4年目：本格的なヒト試験

• 治療臨床第Ⅰ相から第Ⅱ相臨床試験：新薬候補化合物2～5に対する臨床試験を実施します。
• 臨床第Ⅲ相試験（治療候補化合物1）：この段階では、新薬や治療法の有効性を1,000～3,000人の被験者で確認します。

老化という概念に挑戦する！

Rejuve.Bioは、従来の「老化は避けられない」という考え方に挑戦し、加齢が主要な疾患のリスクファクターであることを強調しています。彼らの使命は、老化の概念を変革し、加齢による病気を予防する新たなアプローチを模索することです。老化に焦点を当て、細胞プロセスを理解し、治療法の開発を目指しています。

Rejuve.Bioは、細胞の動きを時計の歯車に例え、微細な不具合が老化の特徴であると指摘しています。最新のAI技術を活用することで、これらの特徴やメカニズムを解明し、新たな医療のフロンティアを切り拓くことができると信じています。

老化の特徴

科学界は、少なくとも14の明確な老化の特徴を特定しており、今後はより詳細な理解が進むことが予想されます。これらの特徴は、人間の健康寿命を延ばすための重要な突破口となり、医療革新に向けた潜在的な介入ポイントとなる可能性があります。

以下に、老化の「古典的」な9つの特徴と、「新しい」6つの特徴を紹介します。

古典的な特徴

• ゲノム不安定性：外因性因子やDNA複製エラーなどの内因性因子によって、点突然変異、欠損、転座、テロメア短縮、一本鎖切断、二本鎖切断、染色体再配列など、様々な遺伝子異常が引き起こされる。
• テロメア短縮：複製DNAポリメラーゼは、私たちのDNAのテロメア領域（染色体の末端）を完全に複製することができません。そのため、数回の細胞分裂の後、テロメアは徐々に短縮し、ゲノムの不安定性を引き起こし、最終的には細胞老化またはアポトーシス（細胞死）を引き起こす。
• エピジェネティックな変化：DNAメチル化、ヒストン修飾、クロマチンリモデリング、ノンコーディングRNAなどのエピジェネティックな変化の異常は、遺伝子発現やその他の細胞プロセスに影響を与え、加齢関連疾患の発症や進行に関与する。
• ミトコンドリア機能障害：ミトコンドリアは細胞内のエネルギー生産を担う重要な器官です。加齢とともに、ミトコンドリア機能は徐々に低下し、加齢性疾患のリスクを高めます。さらに、ミトコンドリアは活性酸素種 (ROS) を産生し、細胞にダメージを与えます。長時間の蓄積により、このダメージは細胞死につながる可能性があります。
• プロテオスタシスの喪失：プロテオスタシスは、細胞内のタンパク質を適切な状態に維持する仕組みです。加齢とともに、プロテオスタシス機能は徐々に低下し、誤って折り畳まれたタンパク質が蓄積します。これらのタンパク質は凝集体を形成し、細胞機能に障害を引き起こしたり、細胞死を誘導したりします。
• 栄養感知機能の低下：栄養感知機能は、細胞が栄養素の有無を感知し、それに応じて代謝を調節する重要なメカニズムです。加齢とともに、この機能は徐々に低下し、細胞の成長と増殖を促進する経路が過剰に活性化されます。その結果、がん、肥満、インスリン抵抗性などの問題を引き起こす可能性があります。
• 細胞の老化：細胞老化は、細胞が分裂を停止し、不可逆的な増殖停止状態に入る生物学的なプロセスです。DNA損傷、テロメア短縮、慢性炎症などのストレスに反応して起こります。老化細胞は、組織にダメージを与え、多くの加齢性疾患を促進する因子を分泌します。
• 幹細胞の枯渇：幹細胞は、分裂して様々な種類の細胞に分化することができる未分化な細胞です。加齢とともに、体内の幹細胞の数は減少し、残っている幹細胞も機能が低下します。これは、組織の再生と修復の障害につながり、多くの加齢性疾患の原因となります。
• 細胞間コミュニケーションの変化：細胞間コミュニケーションは、細胞が互いに信号を送り受信する重要なメカニズムです。加齢とともに、この能力は徐々に低下し、細胞間の信号伝達が減少することがあります。この結果、がん、心臓病、神経変性疾患など、多くの加齢性疾患の発症や進行に関与する可能性があります。

新しい特徴

• オートファジー（自食作用）の低下：オートファジーは、細胞が自らの構成成分を分解・再利用して、健康と機能を維持する重要なメカニズムです。加齢とともに、オートファジー機能は徐々に低下し、細胞の品質管理がうまく機能しなくなります。その結果、アルツハイマー病、パーキンソン病、がんなど、多くの老化関連疾患の原因となる不要な物質が細胞内に蓄積していく可能性があります。
• ディスバイオーシス（マイクロバイオームの乱れ）：腸内細菌叢は、腸内に存在する細菌、ウイルス、その他の微生物の総称であり、消化、免疫機能、代謝などの重要な役割を果たしています。加齢によって、この腸内細菌叢のバランスが崩れると、肥満、2型糖尿病、アルツハイマー病など、多くの疾患の原因となる可能性があります。この状態をディスバイオーシスと呼びます。
• 機械的性質の変化：細胞は、タンパク質やその他の分子からなる細胞外マトリックスと呼ばれる網目状の構造に囲まれています。この細胞外マトリックスは、組織に強度と柔軟性を与える重要な役割を果たしています。加齢とともに、細胞外マトリックスは酸化ストレスや炎症などの影響を受け、ストレスや緊張に耐えられなくなり、細胞機能の低下を招きます。
• スプライシング異常：スプライシングは、遺伝子から作られたRNAを編集し、成熟mRNAを作る重要な生物学的プロセスです。このプロセスが加齢によって異常になると、アルツハイマー病、パーキンソン病、がんなど、多くの加齢関連疾患の原因となる機能異常タンパク質が産生される可能性があります。
• 慢性炎症：慢性炎症は、身体が感染や怪我を治癒する自然なプロセスです。しかし、IL-1、IL-6、C反応性タンパク質、IFNαなどの炎症性メディエーターが、加齢とともに血中濃度が高くなることが分かっています。これらは、本来は感染や怪我の治癒を促進する役割を担っていますが、過剰に分泌されると組織や臓器にダメージを与え、多くの加齢性疾患の原因となります。
• 細胞の拡大：細胞の肥大化は、細胞が老化する過程で起こる現象の一つとして提唱されています。細胞は、細胞周期、発生、分化などの過程で体積変化を伴い、正常な機能を発揮します。しかし、加齢によってこれらの調節機構が乱れると、細胞が異常なまでに肥大化することがあります。

なぜ老化は早く治らないのか？

老化研究は、限られた関心しか持たれておらず、その理解も進んでいませんでした。しかし、近年ではこの分野に対する興味が急速に高まり、多くの謎が解明されつつあります。過去数十年間、長寿と老化に関する研究が不足していた理由はいくつかあります。

1.事後解決の落とし穴

従来の医学は、老化を予防するのではなく、老化に伴う症状や病気に対処することに重点を置いてきました。医療資源は治療に多く投入され、アルツハイマー病では後期の症状管理に焦点が当てられています。

しかし、真の健康寿命延伸のためには、老化そのものを予防することが重要です。そのためには、老化の原因に焦点を当て、早期からの予防に重点を移す必要があります。

老化の原因は複雑であり、遺伝的要因、環境要因、生活習慣などが影響します。これらの要因を理解し、老化の進行を遅らせる、あるいは停止させる方法を探求することが、加齢による疾患の予防につながります。

2. 長寿研究の時系列的課題

アンチエイジング研究は、人間の寿命が数十年に達するため、介入による長期的な影響を観察するのが非常に困難です。動物実験も時間的制約に直面しており、マウスなどの短命な動物では、限られた時間内で長寿の複雑さを解明しきれない場合があります。さらに、医薬品の研究開発プロセスは長く、これらの要因が複合的に絡み合い、長い間進展が遅れていました。

3. 未開発のクロスデータ解析の可能性

ヒトと動物実験から得られる大量のデータを横断的に解析する研究が増えていますが、この分野はまだ注目されていません。例えば、ミバエの長寿研究とヒトの細胞老化を統合することで、より深い老化理解が可能です。しかし、データの矛盾や情報の膨大さなどの問題があり、未だにこのアプローチに対する消極的な姿勢も見られます。

4.活用されていない遺伝子と個別化医療

高齢になると、骨粗鬆症や心臓血管など、さまざまな健康問題が起こります。そのため、個々の遺伝的、環境的、ライフスタイル的要因に合わせた個別化医療が必要です。しかしながら、この分野の研究は未だ進んでおらず、老化をジグソーパズルのように捉えると、一般的なアプローチでは不十分であることが明らかです。何十億ものピースが様々な老化経路を示しており、老化の課題に真に取り組むためには、包括的な視点が不可欠です。

5.複雑な老化の構造

老化は複雑で、遺伝、環境、代謝などの相互作用によって影響されます。これを管理するためには、個々の要素だけでなく、全体的なネットワークを理解する必要があり、汎用人工知能がその解決策を提供してくれる可能性があります。

長寿産業では、多くの企業が抗加齢治療に取り組んでおり、規制や課題に対処しつつ特定の疾患に焦点を当てています。これまでに、資金調達や新薬の発表、買収、撤退などの戦略が成功してきましたが、買収後でもすべての課題を解決するのは難しいようです。

投資とビジネスの視点から、規制を無視して予防に焦点を当てることが重要です。多くの疾患には予防薬があり、老化を遅らせ、加齢に伴う病気を回避する薬の登場が近づいています。長寿産業は未来を見据えて再構築しており、老化との戦いは可能性に満ちています。

Rejuve BiotechのAI革命

AIは、生物医学分野だけでなく、様々な場所で注目を集めています。この技術はChatGPTなどの進化したアルゴリズムによるものであり、新たなガイドとして生物医学の未開拓領域を開拓し、願望を実現する可能性を提供しています。

• 新しいバイオマーカーの発見：AIにより医療データの複雑なパターンを特定し、新しい病気のバイオマーカーを発見し、それによって早期診断と迅速な介入が可能になりました。
• 革新的な医薬品デザイン：AIによる新薬の開発が、製薬業界を変革している。これらの新薬は、従来のものよりも高い有効性を持ちながら、副作用を最小限に抑える特徴を持ちます。
• バーチャル・シミュレーション：AIは人体のバーチャルなレプリカを作成する能力を持ち、研究者はこのようなシミュレーションにより、実際の患者に影響を与えずに、先進的な治療や処置をテストできます。
• 研究生産性の向上：AIの自動化能力により、医学研究におけるデータ分析や薬物発見などのタスクの効率性が向上する。これにより、研究者はより革新的な活動に専念できます。

Rejuve.Bioの3つのアプローチ

生物医学研究において、AIは未来の概念ではありません。AIを活用しないと、進歩から取り残されます。AIは治療法や診断法の革新、創薬の促進、新たな治療経路の開拓に貢献しており、その先頭にRejuve.Bioが立っています。

Rejuve.Bioは、健康向上の新時代を切り開くために、以下の3つのアプローチを組み合わせています。

• 次世代のNeural-Symbolic AIの活用
• 動物の長寿の秘密に迫る研究
• 人間の膨大なデータから得られた知見

BioAtomspaceプラットフォームの次世代の人工知能

Rejuve.BioのAIプラットフォームは、OpenCogエコシステムから派生しています。OpenCog Hyperonは、高度なAGIのためのソフトウェア開発のフレームワークです。その中核機能が「Atomspace」であり、分散メタグラフで構成され、AIが効率的に操作し、パフォーマンス速度を向上させ、メモリを節約することができます。

しかし、Atomspaceは単なる受動的なデータウェアハウスではなく、異なる基礎概念から生まれた論理的推論や進化学習などのアルゴリズムが相互作用しています。OpenCog Hyperonの目的は、よりスケーラブルでユーザーフレンドリーなプラットフォームを作り出し、異なる数学分野を統合し、人間の認知の広がりを理解し、AIシステムに取り入れることです。

世界最高の知識グラフ「BioAtomspace」

BioAtomspaceのAtomspaceは、ノードとハイパーリンクで構成される分散メタグラフです。様々な種類や補足情報がタグ付けされており、論理的推論、確率的プログラミング、アトラクター・ニューラル・ネットワーク、進化学習など、AIパラダイムの多様なアルゴリズムを融合しています。これらのアルゴリズムは、内部表現だけでなく、異なるアルゴリズム間のコミュニケーションにも活用されます。

BioAtomspaceは、単なるツールではなく、人間の知性を包含する可能性を秘めた認知システム理論に基づいたプラットフォームです。その中核にある「認知シナジー」という概念は、異なるアルゴリズムと記憶構成モードの調和した相互作用を実現し、スケーラビリティとユーザビリティ向上への強い意志に基づいて、依存型理論、直観主義論理、超矛盾論理を組み込み、深遠な数学的手法を統合しています。

BioAtomspaceの特徴

BioAtomspaceは、ハイパーグラフの概念に基づき、AI領域における情報の保存と検索方法を再構築しています。ベン・ゲーツェル氏は、BioAtomspaceのユニークさを以下のように説明しています。

• Atomspaceの表現フレームワークは、複数の生物学的知識を本質的な性質から自然な方法で表現できる抽象化レベルを提供します。
• 研究論文からの関係、遺伝子配列などの離散的データ、連続的データ、動的データなど、様々な種類のデータを明確で相互依存的な方法で表現できます。

さらに、この構造には推論、学習、パターンマイニング、概念・仮説形成法など、様々な機能が実装されています。 これにより、データセット、組織レベル、生物、種を超えた発見や推測が可能となります。BioAtomspaceは、生物学的知識の表現と処理における革新的なプラットフォームであり、AIの進歩と生物学への理解を深める上で重要な役割を果たすことが期待されます。

高レベルの表現と処理

グラフ理論から出発して、BioAtomspaceの構築と、従来のフレームワークとの違いについて説明します。グラフ理論は、AI関連分野で重要な要素であり、ニューラルネットワークや経路探索アルゴリズムなどにも応用されています。グラフは、ソーシャルネットワークからWebの構造、生物学的データまで、複雑な構造をモデル化・分析するための柔軟で堅牢なフレームワークを提供します。単純なクエリや関係であれば、一般的なグラフで十分です。これはトリプルストアの基盤であり、情報を3つのエンティティのトリオとして保存するデータベースになります。

BioAtomspaceは、知識をより抽象的に表現するために、一階または高階述語論理を使用します。高階関数、ネスト化された普遍的・実存的定量化変数、不確実性など、実世界の複雑な関係を扱えます。BioAtomspaceは、概念間の関係だけでなく、概念の特性に関する知識も表現でき、従来のグラフでは表現できない、より深いレベルの知識表現が可能になります。

• BioAtomspaceは、遺伝子、寿命、病気の関係を表現できます。この知識は、老化に対する新薬や治療法の開発に利用できます。
• 遺伝子の特性に関する知識も表現できます。染色体上の位置や機能など、遺伝子がどのように働き、互いにどのように相互作用するかを理解するために使用することができます。

ハイパーグラフは、従来のグラフの概念を拡張したものです。従来のグラフでは、代謝経路のような複雑な生物学的相互作用を表現するには不十分です。ハイパーグラフは、辺が2つの頂点だけでなく、任意の数の頂点を結ぶことができるため、複雑な関係をより正確かつ汎用的に表現できます。

特に、関係データや高次元の複雑な関係をモデル化する際に役立ちます。2つ以上の分子体を含む反応や、同時進行する反応を伴う複雑な経路を正確にモデル化することができます。

この強力な表現は、AIにおいて大きな価値を持ちます。細胞内の複雑な生化学的相互作用の理解、加齢医学における潜在的な創薬標的の同定、バイオインフォマティクスにおける様々な化合物の効果の予測などに利用できます。

メタ表現知識グラフ

BioAtomspaceがメタ表現知識グラフとして機能するのも、重要な差別化要素です。 これにより、異なる知識表現スキームを持つ様々なサブグラフを、単一の統一されたアーキテクチャに統合することができます。

具体的には、自然言語向け、形式数学向け、関数型や命令型のプログラミング言語向けなど、多様なサブグラフを統合することができます。BioAtomspaceは、それぞれの知識グラフを別々に管理するのではなく、すべての知識グラフを統一し、知識の共有と異なる知識タイプ間の相互リンクを可能にします。

Neural-Symbolic AIの統合

BioAtomspaceは、ニューラルネットとSymbolic AIの双方向の相互作用を促進する画期的な機能を備えています。従来のフレームワークが対話型の大規模言語モデルに焦点を当てているのに対し、BioAtomspaceは両者の共生関係を強化し、共同学習環境を構築するように設計されています。この相互作用は、現在のAIでは他に類を見ない特徴です。

Rejuve.BioのBioAtomspace知識グラフは、単なるツールではなく、Neural-Symbolic AIのための高度なインフラです。高度な表現力と処理能力、メタ表現能力、そして独自のNeural-Symbolicの統合により、競合他社を圧倒しています。これが、多くの人々が世界最高の知識グラフと見なす理由です。

特定の分野に焦点を当てたNeuro-symbolic AI（神経記号AI）システムは、世界でも数えるほどしか存在しません。例として、DeepMindのタンパク質構造予測AIシステム「AlphaFold」や、Googleの自動運転AIシステム「Pathways」などが挙げられます。

思考の言語 MeTTa（Meta Type Talk）

Rejuve.Bioは、OpenCog Hyperon AGIエコシステムの一部として、最新のAI言語「MeTTa」を導入しています。MeTTaは、コンピュータが人間の脳のように知識グラフをナビゲートできるように設計された、独特な構文を持つ言語です。その設計は、型理論、直観主義論理などの理論的な領域と、過去数十年にわたる実践的な経験に基づいています。

MeTTaは、Hyperonアルゴリズム内部で使用される言語であると同時に、開発者がアルゴリズムやアプリケーションをコーディングするために使用する言語でもあります。MeTTaは、知識メタグラフを操作するのではなく、知識メタグラフ上で知識を表現し、知識メタグラフが認知的に有用で意味のある方法で柔軟に自己変形できるようにすることを目的としています。MeTTaはさまざまなタイプの知識や認知プロセスを表現できるため、AGIの実用的な「思考の言語」と見なされています。MeTTaによって、知識は知識メタグラフの中で意味のある方法で変換されます。これは、OpenCog Hyperonプログラム全体にとって重要な側面です。

MeTTaは、コンピュータが人間の脳のように推論し、知識を推測できるように設計された独自のプログラミング言語です。従来のLLMが確率とパターン認識に基づいて応答を生成するのに対し、MeTTaは「思考」プロセスをシミュレートし、経験から学習し、人間の論理と推論を適用することで、高品質な知識表現と正確な応答を生成します。

つまり、MeTTaは人間レベルの知能と複数の知識と動的なタイプを扱う能力を備えた「思考の言語」として機能し、AI分野の主要なパラダイムシフトをもたらす可能性を秘めています。

若返りの遺伝学：メトセラバエ誕生の物語

1980年代、生物学者マイケル・R・ローズ博士は、ショウジョウバエの寿命を延ばすための選択的交配実験を開始しました。この実験によって誕生したのがメトセラバエです。

メトセラバエは、その後Genescient社に移管され、Rejuve.BioのCEOであるケネディ・シャール氏によって繁殖・開発が進められました。その結果、従来の同種ハエよりも4.5倍も長生きする特別な系統「SuperO’s」が誕生しました。SuperO’sには、B、O、Super-Oと名付けられた異なるサブグループが存在し、それぞれがユニークな長寿特性を持っています。

メトセラバエと人間は、遺伝的に非常に類似していることが注目されています。メトセラバエの長寿と健康に関わる遺伝子は、人間のゲノムにも存在しており、これらの共有遺伝子の解明は、老化と長寿に関する理解を大きく進化させる可能性があります。

メトセラバエモデル

メトセラバエは、選択的に育てられ、人類の数万年に相当する進化の過程を経験しました。

• 43年間、400世代以上に渡って長寿のために育てられました。
• 長寿パスウェイと創薬ターゲットの貴重な情報源です。
• 通常の寿命よりも5倍以上長生きします。
• ライフサイクルが短いため、化合物試験や研究開発のスピードが飛躍的に向上します。

• 胚：受精卵は約25℃で約24時間後に孵化します。胚は急速に成長し、成虫の構造が既に胚の中に形成されています。
• 第1ステージの幼虫：卵から孵化して体長は1mmほどの大きさで、幼虫は噛む口器を持ち、腐った果物を食べ続けて成長します。
• 第3ステージの幼虫：幼虫の体長は約3mmです。幼虫は完全に成長し、蛹になる準備をします。
• 蛹：蛹は変態の段階です。幼虫の体が分解され、成虫の構造が形成されます。
• 成虫：成虫は約5日後に蛹から出現します。成虫の体長は約2mmで、翅があります。成虫は交尾して産卵し、再びこのサイクルを始めます。

生命の時計の解読：未来への道

長寿生物学者のケネディ・シャール博士とエピジェネティクスのパイオニアであるアクセル・シューマッハ博士の専門知識を結集したチームは、メトセラバエのゲノム研究に基づいて、その健康寿命を活かした新しい治療プラットフォームの設計に取り組んでいます。

先進テクノロジーと自然の融合を特徴とするこのアプローチでは、ディープニューラルネットワークとOpenCogの確率的推論プラットフォームを用い、多数のバイオデータベース、ラボデータ、研究論文から得られた洞察をBioAtomspaceの知識グラフで補強しています。これにより、メトセラバエと通常のハエの違いを明確化し、創薬ターゲットとなる化合物を迅速に特定して評価することが可能になります。

過去の共同研究では、メトセラバエの長寿に関連する遺伝子や経路が特定されており、これらの発見はGenescientのパートナー企業が販売する栄養補助食品「Stem Cell 100」の基盤となっています。

2023年現在、メトセラバエは更なる長寿化を達成し、その遺伝子の秘密がより深く解明されています。高度なゲノムツールとAIの活用により、生命のパターンが明確になりつつあります。チームはBioAtomspaceを拡張し、多様な年齢や健康状態のショウジョウバエのデータを統合しました。トランスクリプトーム全体のシーケンスデータの詳細な分析により、B、O、およびSuper-Oのグループが異なる遺伝子プロファイルを持つことが明らかになりました。これらのグループは、生物の複雑な老化メカニズムを理解するための重要な手がかりとなります。

これまでの先行研究では、単なるサプリメントの組み合わせによって、中高齢のハエの寿命が倍増することが示されています。

最先端のAIを活用し、ハエの加齢関連因子と人間の加齢との関連を解明しています。さらに、エピジェネティッククロック研究や化合物・環境ストレッサー試験から得られる情報も活用し、老化の概念を再定義する準備を進めています。

ミバエは我々と60〜70％の遺伝子を共有し、その老化メカニズムも類似しているため、優れたモデル生物として機能し、経済的な研究が可能です。多様なモデル生物の研究から、生物の老化に関与する生化学的経路が種を超えて共通していることが明らかになっています。

老化研究に革新をもたらすAIとメトセラバエの融合

Rejuve.Bioは、確立されたキイロショウジョウバエモデルとAIの手法を融合させることで、老化研究に画期的なアプローチを提供します。この統合により、老化を対象とした医薬品や栄養補助食品の発見が迅速化され、従来の医薬品研究開発に比べてより効率的な市場投入への道筋が示されます。Rejuve.Bioのアプローチは、以下の点で従来の研究方法と比較して優れています。

• 効率：この統合により、研究段階の期間が短縮され、概念から実地テストへの移行が迅速になります。
• 精度：AIはショウジョウバエが生成したデータを非常に高い精度で解析し、その後のヒト試験で成功する可能性の高い治療薬の候補を正確に特定することができます。
• 費用対効果：この組み合わせにより、長期かつ高コストな哺乳類を用いた臨床試験の繰り返しは不要となり、経済的なメリットが大幅に向上します。

従来の医薬品の研究開発は、発見から市場への投入までに10年以上を要することが一般的であり、時間とコストのかかるプロセスでした。このような長期的なタイムラインは、世界的な人口の急速な高齢化に対処する際に特に不利です。Rejuve.Bioは、AIとメトセラ・モデルを統合することで、抗老化薬やサプリメントの発見のための合理化されたパイプラインを確立し、この課題を克服しようとしています。

Rejuve.Bioのビジネスモデル

BioAtomspaceは、AIを活用して新しい治療法を迅速に発見する革新的なプラットフォームです。老化や加齢関連疾患へのアプローチを変革する可能性を秘めており、特殊な遺伝子解析やコンピューター主導の創薬などの最新技術を活用して、幅広い分野で研究を行っています。

ビジネス面では、複数の収益源を同期させることで、会社と投資家の両方に高いリターンを提供します。主な焦点は以下の市場にあります。

Rejuve.Bioの３つの収益構造

• 長寿サプリメント：老化と神経変性疾患に対応したサプリメントライン。
• BioAtomspaceライセンシング：製薬、バイオテクノロジー、学術界にライセンスを提供。
• 加齢治療薬：45歳未満の健康管理に対する予防療法から、45歳以上の病気の症状軽減に焦点を当てた幅広い製品を提供。

１）長寿サプリメント

長寿サプリメント市場は、健康への関心の高まり、予防医療への需要、可処分所得の増加など、さまざまな要因によって急速に成長しています。この市場は、2027年までに1,000億ドル規模に達し、年間成長率は10％と推定されています。

新薬開発には多大な労力と資金が必要ですが、サプリメント市場では比較的低い投資で市場に参入でき、承認リスクも低いため、ビジネスの成長を促進することができます。

また、Rejuve.Bioのチームは、サプリメントの製造やマーケティングに関する豊富な経験を持っています。この経験は、効果的な製品開発に貢献し、収益を上げることができるサプリメント事業を構築することに役立ちます。さらに、サプリメント事業の収益は、さらなる研究開発の推進に貢献することができます。

ターゲット市場

長寿サプリメント市場は、幅広い顧客層を対象に、様々なニーズに対応するために細分化されています。この市場は、今後さらに成長が見込まれており、Rejuve.Bioにとって大きな市場シェアを獲得するチャンスがあります。

• ベビーブーマー層：予防医療への関心が高く、健康寿命を延ばすためのサプリメントに積極的に投資したいと考えています。
• 高所得者層：経済的余裕があるため、長寿サプリメントに関心があり注目しています。
• 慢性疾患患者層：症状管理や生活の質向上に役立つサプリメントに興味を持っています。
• Rejuve-Longevityコミュニティ：Rejuve.AIと協力して構築している世界最大規模の長寿コミュニティです。このコミュニティは、Rejuve.Bioにとって市場への重要な足がかりとなります。
• アクティブで健康志向の人々：健康とフィットネスに積極的であり、それを維持するためのサプリメントに興味を持っています。

競争の激しい長寿サプリメント市場で成功するためには、差別化された製品を提供することが鍵となります。Rejuve.Bioは、独自の成分と相乗効果を活用した高品質なサプリメントと革新的な消費者向け製品を開発することで、競合との差別化を図っています。

実証済みの手法

Rejuve.Bioは、メトセラバエを用いたシーケンス技術とAIを組み合わせることで、老化と関連する疾患に対する革新的な治療法を探求しています。このアプローチは、アルツハイマー病の治療法開発や老化プロセスの理解に重要な貢献を果たしています。

特に、Genescient社向けに開発された、AMPKを標的とするサプリメントの臨床試験では、認知機能の改善が観察され、副作用の報告もありませんでした。

マルチパス天然物サプリメントによる認知症症状の抑制

RU486誘導型アルツハイマー病の病理学を持つ遺伝子組み換えAB42ハエ（RU Control、赤線）にサプリメント混合物を投与したところ（紫線）、その移動機能がほぼ健康な軌道に回復しました（Control、青線）。

植物性混合物によるアルツハイマー病患者の認知機能安定化

30人の軽度から中等度のアルツハイマー病患者に15か月間サプリメントを摂取させた結果、認知機能の低下は予想よりも緩やかで、治療を受けた患者は平均して0.28ポイント上昇しました。

２）BioAtomspaceライセンシング

BioAtomspaceは、世界をリードするNeural-Symbolic AIプラットフォームであり、AI技術の最新進化を体現しています。高度なメタ表現知識グラフと機械学習モデルの融合により、従来のAIを超えた革新的な機能を提供します。高齢化データで訓練された独自のニューラルネットワークは、人間の理解を超えたパターンを発見します。共生学習は、ニューラルネットワーク、論理、進化的創造性を組み合わせ、他のAIが追随できない機能を提供します。

BioAtomspaceはクラウドベースのシステムであり、WebインターフェースやAPIを通じて簡単にアクセスできます。最先端のNeural-Symbolic AIアルゴリズムを搭載し、データ分析、クロスデータセット、複雑なデータセットのリアルタイム分析が可能です。当初はクライアントのニーズに合わせて専門家サービスを提供しつつ、 プラットフォームを改善しています。

共同開発パートナーシップでは、初期段階の医薬品開発に高度なプラットフォームを提供し、後期段階のパートナーシップを通じて戦略的なライセンス契約や開発・商業化のサポートを行います。業界リーダーとの連携により、初期段階の革新的な研究能力と後期段階の開発・商業化の経験を結集し、効率的かつシームレスな医薬品開発プロセスを実現します。また、共同開発とライセンシングを通じて、臨床研究の相乗効果を最大化し、投資家には事業の成長とリスク軽減を示唆します。

ターゲット市場

BioAtomspaceは、製薬会社、バイオテクノロジー企業、学術研究機関向けに、データ分析の迅速化、薬剤効率の向上、運用コストの削減を実現するAIプラットフォームです。ライセンス提供とAI-as-a-Serviceの2つのビジネスモデルを通じて、お客様の課題解決を支援します。

ライセンスモデル

BioAtomspaceチームは、製薬業界向けデータ分析プラットフォームの構築で豊富な経験を持ち、多様なデータセットにAIを適用することで、お客様のニーズに柔軟に対応します。ライセンス料は利用規模に応じて段階的に設定されており、お客様のニーズに合ったプランを選択いただけます。

• スタンダード：基本機能と定期的なアップデート
• プレミアム：高度な機能と優先サポート
• エンタープライズ：カスタマイズ可能な機能と専用サポート

クラウドサービス

AI-as-a-Serviceでは、専任のリサーチャーチームによるカスタマーサポートやトレーニングプログラムを提供し、お客様の課題解決を支援します。料金体系は、お客様の利用状況に合わせて3種類からお選びいただけます。

• コンサルテーション料金：プロジェクトの評価と計画のための初期費用
• サブスクリプションプラン：継続的なサービスのための月額／四半期プラン
• プロジェクトごと：1回限りのプロジェクトの場合、料金はプロジェクトの範囲と複雑さに基づいて決定されます。

３）加齢治療薬

Rejuve.Bioは、組織特異的トランスクリプトーム解析、エピジェネティッククロック、メトセラバエの長寿の因果構造に関するマルチオミクスに基づくシステム生物学モデル、計算薬物リパーポージング、集団レベルの進化モデリングから亜集団の層別化まで、さまざまな次世代ツールを用いて、老化の基盤や慢性疾患モデルの軌跡を解明しています。

これらの複雑な研究を通じて、老化を遅らせたり逆行させたりする方法を理解し、異なる集団間での老化や慢性疾患の進行速度の違いを包括的に理解することができます。

ターゲット市場

世界の長寿市場は約80億人に達し、そのうち65%は45歳未満の人々を対象とした予防的アンチエイジングソリューション、残りの35%は45歳以上の人々を対象とした疾病予防ソリューションです。Rejuve.Bioは、健康意識の高い人々を初期ターゲット市場と捉え、約16億人の市場規模を見込んでいます。

• 65％：45歳未満の予防的アンチエイジングソリューション
• 35％：45歳以上の疾病予防ソリューション

Rejuve.Bioは、45歳未満の患者には予防治療、45歳以上の患者には病気の進行を遅らせる治療に力を注いでいます。予防に焦点を当てる理由は、例えばアルツハイマー病などの加齢に伴う病気は、診断された時点で既に手遅れであり、進行を食い止めることが難しいためです。

長寿の可能性を秘めたバイオテクノロジー

サプリメントは健康寿命を延ばす手段の一つとして注目されていますが、それ以外にも寿命延長の可能性を秘めたバイオテクノロジーが数多く存在します。以下、最も有望なアプローチのいくつかをご紹介します。

• 老化細胞を対象とする老化防止剤：時間とともに体内に蓄積する老化細胞は、炎症や組織損傷を引き起こし、加齢関連疾患の原因となることが分かっています。老化防止剤は、これらの老化細胞を特異的に除去または機能抑制することで、老化の進行を抑制する効果が期待されています。
• 遺伝子治療：欠陥や変異のある遺伝子を修復または置換する遺伝子工学の手法です。この技術は、加齢関連疾患の治療や予防、さらには老化プロセスそのものを遅らせるために用いることができます。
• 老化に対するmRNAワクチン：老化に対するmRNAワクチンは、メッセンジャーRNA（mRNA）を用いて、体内の免疫システムを訓練し、老化の原因となるものと戦う新しいタイプのワクチンです。従来のワクチンとは異なり、ウイルスなどの病原体を投与するものではありません。
• 再生医療：損傷した組織や病気の組織を修復または置換するために細胞、組織、または臓器を利用する医療技術です。加齢によって衰えた臓器や組織に若々しい機能を回復させる可能性を秘めており、老化克服への大きな期待を背負っています。
• 低分子：生物学的標的と相互作用し、長寿効果をもたらす可能性のある医薬品の一種です。従来の医薬品よりも分子量が小さいため、体内での吸収や分布が良く、副作用が少ないという利点があります。
• 代謝工学：身体の代謝を操作することで老化プロセスを遅らせる革新的な技術です。代謝を制御する遺伝子や経路を標的にしたり、薬物やその他の介入を用いて身体の代謝を変化させることで、老化の進行を抑制し、健康寿命を延ばすことが期待されています。

Rejuve.Bioの注目する遺伝子治療

Rejuve.Bioが注目しているアプローチの一つが遺伝子治療です。急速に成長しているこの分野では、遺伝子を利用してさまざまな病気を治療したり予防したりすることが期待されています。初期の遺伝子治療は、AI技術の支援なしで進展を遂げました。しかし、近年利用可能なゲノムデータが急増したことに伴い、AIは遺伝子治療における変革の鍵として台頭し、個別化医療の可能性を拡大し、遺伝子編集技術の精度を向上させています。

アンチエイジング治療

AIは、アンチエイジング医療の発展において重要な役割を果たし、特に遺伝子治療における可能性は注目されています。現在の遺伝子編集技術には課題が残るものの、AIは複雑なゲノムデータを解析し、個々の患者に最適な治療を提供するためのテーラーメイドなアプローチを実現します。

さらに、AI技術と計算技術、機械学習モデルの進歩は、アンチエイジング治療薬開発に新たな可能性をもたらします。大規模な仮想化学ライブラリのイン・シリコスクリーニングにより、創薬から前臨床試験、臨床試験までのタイムラインを大幅に短縮する可能性があります。薬剤の再利用（リパーポージング）への関心が高まる中、既存の薬剤を長寿治療のために再利用することを探求し、その範囲を拡大しています。

Rejuve.Bioは、この技術環境を活用し、市場の先駆者となることを目指しています。Rejuve.AI Networkのデータベースとメトセラバエのゲノミクスを組み合わせることで、アルツハイマー病、パーキンソン病、心血管疾患、代謝性疾患などの老化関連疾患の予防と治療のための医薬品や治療薬の開発が可能となります。

資金調達の要件

Rejuve.Bioのビジネスモデルの基本要素の1つは、イノベーションと収益性の両方を推進する一流のチームを編成することです。現在の焦点は、3つの重要な部門、すなわちAI技術者、ラボ技術者、マーケティング＆セールスにあります。以下は、各分野における戦略的な人員配置計画の概要です。

• AI技術専門家：Rejuve.Bioの製品とサービスは、人工知能技術に深く根ざしています。そのため、高度に熟練したAIの専門家チームに投資することが不可欠です。Rejuve.Bioは、機械学習とデータ分析の専門家を迎え入れ、継続的な革新と製品提供の向上を目指しています。これにより、先進的でユーザーフレンドリーなソリューションを提供し続けることができます。
• ラボ技術者：Rejuve.Bioのビジネスの成功にとって極めて重要なのは、製品の厳しいテスト段階を監督するラボ技術者です。彼らの専門知識により、すべての製品が市場に出回る前に最も厳しい品質・安全基準を満たすことが保証されます。一流のラボスタッフに投資することで、コンセプト段階から市場投入までの迅速なターンアラウンドを実現し、長期的な運営コストを大幅に削減することができます。
• マーケティング＆セールスチーム：どのような製品も、その素晴らしさにかかわらず、強力なマーケティングと販売力なしには成功しません。Rejuve.Bioは、デジタル・マーケティング、ブランド構築、直接販売に長けた強力なチームを組み、リーチと収益源を最大化するつもりです。このチームは、製品やサービスの販売促進だけでなく、消費者のニーズやトレンドを常に把握するための市場調査も担当します。

適切な人材を雇用することは、ビジネスの収益性を高めるために不可欠な要素であり、同時に投資でもあります。技術専門家を確保することで、革新的な製品を生み出し、市場競争力を高めることができます。その他にも、AIプラットフォームの開発や研究開発活動、知的財産権などへの投資が必要です。

ターゲット検証を迅速化するための高度なラボ機能の構築

ターゲットはウェットラボで厳密な実験的検証を必要とします。Rejuve.Bioは、ハエモデル、CRISPR、エピゲノミクス、RNA-seq、ヒトiPS細胞などの最先端技術を活用し、細胞ベースのモデルで標的仮説を評価できる新しい施設を設立する予定です。

シードランドでの資金調達費用の内訳

Rejuve.Bioは、シードラウンドで株式による1,000万ドルの資金調達を計画しています。また、2023年3月2日から4月26日にかけて、エンジェル投資家向けにNetCapitalのプラットフォームでクラウドファンディングを実施しています。バリュエーションは39,984,000ドルで、1株あたり8.33ドル、最低投資額は99.96ドルです。

以下は、調達資金の利用項目の内訳になります。

アロケーション	割合	金額（ドル）
バイオIT＆AI	45.0％	4,500,000
サーバー＆IT	5.0％	500,000
法務	4.0％	400,000
研究開発（パイロット）	20.0％	2,000,000
オペレーション	8.0％	800,000
マーケティング＆カンファレンス	10.0％	1,000,000
販売＆ビジネスディベロップメント	8.0％	800,000

研究とIT

• AIプラットフォームの開発：Rejuve.Bioのビジョンの中心には、様々なサービスをサポートするための先進的なAGIプラットフォームがあります。この分野への投資には、開発にかかる一時的な費用だけでなく、アップデートや改良のための継続的な費用も含まれます。その目的は、最適なパフォーマンスを提供しながら、増大するワークロードとデータ・サイズに対応できる、スケーラブルで頑健なプラットフォームを構築することです。
• 研究開発（R&D）への取り組み：イノベーションはRejuve.Bioの生命線です。R&Dは、技術的進歩の最前線に立ち続けるための重要な予算項目です。初期製品コンセプトの開発からプロトタイプのテストに至るまで、すべてに投資します。また、Rejuve.Bioの目的に合致する学術機関や技術インキュベーターとの共同プロジェクトやパートナーシップにも資金を充てます。焦点は、市場競争力を高めるための独自のアルゴリズム、手法、ツールの開発です。
• 知的財産（IP）：イノベーションを保護することは、それを生み出すことと同じくらい重要です 特許、著作権、商標の確保には、大幅なリソースが投入されます。これらの法的保護措置は、模倣を防ぎ、独自の技術を確実に活用するために不可欠です。知的財産は会社にとって不可欠な資産であり、ライセンス供与の機会を通じて収益源にもなります。
• 運用（サーバーとIT）：サービスのバックエンドを管理するには、強力な運用体制が不可欠です。高速サーバー、堅牢なセキュリティ対策、効率的なIT管理システムへの投資が必要です。予算配分は、初期設定費用と継続的なメンテナンスの両方をカバーし、中断のない安全なオペレーションを確保します。最新のハードウェアとソフトウェアへの投資により、長期的なコストを削減し、業務効率を向上させ、利益率を高めることを目指します。

これらの投資分野は、それぞれが重要であり、個々には必須ですが、協調して機能するときに最も効果的です。優れたAIプラットフォームは、継続的な研究開発によって強化され、卓越した製品提供を実現します。知的財産の保護は、 Rejuve.Bio のイノベーションが独自のものであることを確認し、会社の評価を高めます。最後に、これらの要素を支える強力な事業基盤が、事業の円滑な運営を保証します。

＜随時情報は追加します＞