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2010年代から商業用の遺伝子検査で自分の体質や病気のリスクを調べることができるようになりましたが、やったことがありますか？

先日、Genelife社の遺伝子検査Genesis2.0をやってみました。

遺伝子情報は究極の個人情報ですので、ここで結果をすべてお見せすることはできませんが、検査の信頼性に関して私の感想は「？」です。

私は小児喘息を持っていたのですが、遺伝子検査の結果は「リスクが低い」。

私はニキビ面だっだのですが、遺伝子検査の結果は「リスクが低い」。

私は通年性アレルギー性鼻炎持ちですが、遺伝子検査の結果は「リスクが低い」。

私はお酒が好きですが、アルコール依存症のリスクは「やや高い傾向」。これは合ってそうなので気を付けなければ。

…

360項目におよぶ体質や病気のリスク、さらには身体能力や志向性まで様々なことを遺伝子変異から分析するというのは面白い試みですが、少なくともいくつかの体質や病気に関する結果は信頼性に欠けるのではないか、という印象を持ちました。

Genelife社が注意喚起しているように、SNP（一塩基置換）と体質や病気のリスクとの相関関係を解明する研究は新しい分野ですし、病気の発症は遺伝要因のみで決まるものではありません。環境要因の影響が強い病気では遺伝子検査で病気のリスクを解析することにあまり意味がありません。

しかし…解析の根拠となる文献が2000-2010年代のものばかりで、日進月歩の遺伝子研究においてそんな古い文献を根拠として提示するのではなく、最新の文献を紹介して欲しかったです。

Genelifeはジェネシスヘルスケア株式会社の事業です。どんな企業なのか会社ホームページを覗いてみましたが、CEOや取締役の方々のお名前を拝見しいろいろと考えさせられるものがありました。遺伝子検査ビジネスを成功させるのは簡単ではない。

遺伝子情報などビッグデータの解析はAIが行う時代になったので、遺伝子変異と体質や病気のリスクの関係について新しい情報がどんどん出てくると思われます。

商業用の遺伝子検査を行う会社もデータをどんどんアップデートして、解析結果の信頼性を高めて行ってほしいものです。

AIの能力が飛躍的かつ加速度的に向上している現代、AGI（汎用人工知能）やASI（人口超知能）が生まれるまでもうすぐというこの時代において、人間がデータを集めて分析するという作業がオワコン化するのは時間の問題です。

学術論文には独自性の高い研究結果をまとめた原著論文（Original article）以外に短報（Letter/Correspondence）、総説（Review）などいろいろ種類がありますが、過去の研究をまとめて考察する総説は人間がやるよりAIがやった方がよっぽど包括的かつ正確なはずですので、もはやいらないのではないでしょうか。

総説は大きくシステマティックレビューとナラティブレビューの2つに分類されますが、特にシステマティックレビューはAIが得意とするところでしょう。

少なくとも過去の研究成果をMutually, Exclusive, Collectively, and Exhaustiveに分析するのはAIに任せた方がいいです。人間がやると100%MECEにはなりません。

AIなら人間の1/100以下くらいの時間でその作業をやってくれそうです。

総説論文はあるテーマに沿った過去の研究をまとめるという作業が全体の50%以上を占めるので、執筆時間も50%以下に減ります。

さらに、AIは小説家にすらなり得る存在であり、論文を構成するIntroduction, Methods, Resultsは人間より上手に、読者に響く文体で書いてくれそうです。

そうすると人間が書く総説論文はDiscussionにしか価値がありませんが、ありきたりなDiscussionはAIにもできます。

人間はかなり尖ったDiscussionを書かないとAIと差別化できないわけですが、尖った論考というものは得てして極端で根拠のないものになりやすいため、学術論文としては質が落ちる可能性が高い。

・・・つまり、

このAI時代において、総説論文はオワコンだと思われます。

かく言う私は最近は総説論文ばかり書いてきたので、このままではオワコンです。

AIと人間がそれぞれ違う役割を担って共同作業ができる―のが理想ですが、AIが人間を見捨てずいつまでも共同作業に付き合ってくれるものなのだろうか。

AIの発展が人間の生活に巨大なインパクトを与えるのは間違いありませんが、学術分野においても過去の常識が覆るような何かが待っていそうです。

いっそのこと、アイディアは人間が出しチェックはするがオワコン化する総説を含め論文はAIが書く、でも良いのでは？