Google DeepMindのCEOであるデミス・ハサビス氏は、全く表情を変えずに、「いつか全ての病気を解決することを目標に、創薬プロセスを再構築したい」と述べました。

研究者たちは、この主張がAIの進歩によって新たな医学的発見にかかる時間が劇的に短縮されたことを意味すると理解したに違いありません。

しかし、一般の人（そしておそらく科学コミュニケーターでさえ）にとっては、「ジェミニはAIの力で全ての病気を治す」ように聞こえたでしょう。

AIがCOVID-19ワクチンの開発期間を短縮する上で大きな役割を果たしたことがわかりました。

ハサビス氏はGoogleのAlphaFoldとAlphaGenomeプロジェクトに言及しました。前者は研究者がタンパク質の構造をよりよく理解するのに役立ちます。これは、タンパク質が無数の生物学的プロセスで無数の役割を果たしているため重要です。タンパク質をよりよく理解すること、あるいは新しい合成タンパク質を設計することさえ、がん治療の鍵となる可能性があります。（最近、科学者たちはまさにそのような働きをする可能性のある1,700の新しいタンパク質を発見しました。）従来、新しいタンパク質、その機能、および他の分子との相互作用を発見するには、何年もかかるプロセスでした。AlphaFoldのようなものは、その期間を劇的に短縮するのに役立ちます。

実際のケーススタディに関しては、研究者たちはこのモデルを使って、マラリアワクチンの開発、LDL（いわゆる「悪玉コレステロール」）の背後にある重要なタンパク質の発見、早期発症パーキンソン病の背後にある別のタンパク質の理解などに役立ててきました。

Gemini for Science は、研究者が新たな発見をするのを支援することを目的とした AI ツールのグループです。

一方、AlphaGenome は、研究者が人間の DNA 配列の変異を予測するのに役立つ別のモデルです。このモデルの可能性は、研究者が特定の病気が発生する理由を理解するのに役立つ可能性があることですが、Nature 誌の研究で Google は重要な制限があることを指摘しています。たとえば、このモデルは個人のゲノム予測のために検証も設計もされておらず、細胞や組織特有のパターンを捉えるのに苦労しています。