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2026年に見る、2024年に抱いた３つのバイオ‑ML 観点 1. 生物学と機械学習の融合がドラッグディスカバリーを加速する。 • 従来の高スループットスクリーニングは、分子相互作用を前例のない速度でシミュレートできる予測モデルに置き換わりつつある。 • 製薬業界の先行採用者は、リード最適化に要する時間が30 %短縮されたと報告している。 2. 倫理的枠組みはアルゴリズムの複雑性とともに進化しなければならない。 • 現行ガイドラインはデータプライバシーを重視するが、ゲノム予測における説明可能性や偏りという新たな課題が浮上している。 • 提案としては、モデル開発の標準化された監査トレイルと臨床導入前の必須インパクト評価を設けることが挙げられる。 3. 次世代研究者には学際的な訓練が不可欠である。 • 計算生物学と高度機械学習コースワークを融合させたプログラムは、両領域を自在に行き来できる卒業生を輩出している。 • 資金提供機関は、共同任命や学部横断的協働を優先し、このスキルセットの育成を推進している。

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要約▶

日本語訳：

要約：

著者の主なポイントは、バイオ機械学習（bio‑ML）の予測に関する回顧的レビューであり、特に生成化学モデル、分子動力学データ、および実験室での突破が過去1年間でどのように進展したかを検証しています。彼らは、以前の記事では野心的な目標が設定されていたが、2024年の批評でこれらのモデルの主要な制限として合成ボトルネックが指摘されたと主張します。最近の資金調達により簡単に合成可能な分子のカタログは拡大しましたが、現在のアルゴリズムは依然として完璧な合成経路を生成することに苦労しています。このブログは約1.7年間運営されており、2024年の投稿を1年後に再訪し、小分子設計、動力学シミュレーション、および持続可能なスタートアップ戦略に関する以前の記事も統合しています。2024年の主張はr/chemistryで批判されましたが、最終的には受け入れられました。南太平洋醸造所（Jan 16）でTamarind Bioと共に行われる今後の講演では、著者は各論文を要約し、進捗を評価し、結論を提示します。この反省は、研究者、スタートアップ、および投資家が生成化学ツールを実際の合成能力とより良く整合させるために役立つことを目的としています。

要約骨格

本文で主に伝えたいこと（メインメッセージ）
著者は、過去のbio‑ML予測をレビューし評価することを意図しており、生成化学モデル、分子動力学データ、および実験室での進歩がどのように変化したかに焦点を当てています。

根拠 / 推論（なぜそう言うのか）
過去の記事では将来方向が概説されていた。2024年の記事は合成ボトルネックが生成MLを制限していると主張した。以降の資金調達により簡単に合成可能な分子プールは倍増したが、モデルは依然として完璧な経路を得ることに苦労している。

関連事例 / 背景（文脈・過去イベント・周囲情報）
ブログは約1.7年間運営されており、2024年の投稿が1年後に再検討されている。3つの以前の記事では小分子設計、分子動力学、および耐久性のあるスタートアップ戦略を取り上げた。2024年の主張はr/chemistryで批判されたが、最終的には受け入れられた。

今後起こりうること（本文で書かれている将来の展開・予測）
著者は各論文を要約し、進捗を評価し、結論を述べる予定であり、これは1月16日に南太平洋醸造所でTamarind Bioと共に開催されるイベントで行われます。

影響力（ユーザー / 企業 / 業界への影響）
変化した点を振り返ることで、このレビューは研究者、スタートアップ、および投資家が生成化学モデルを実際の合成能力と整合させるための指針となる可能性があります。

本文

注記
現在私はサン フランシスコに滞在しており、驚くほどの偶然でこの記事で触れた研究者のうち2名と出会いました！反応予測について話したジョン ブラッドショー氏と分子モデリングについて語ったジーナ エル ネスール氏に大変感謝しています。もう1つお知らせですが、サン フランシスコ滞在中、1月16日（金）午後6時から9時まで、タマリンド・バイオと共催のイベントを開催します。場所はサザン・パシフィック・ブリュワリーです；招待リンクはこちらです。ぜひお越しください！

導入

化学における生成型機械学習は合成がボトルネック
分子動力学データは次世代MLタンパク質モデルに不可欠
ウェットラボのイノベーションが生物学でAI革命を牽引

親として特に心温まる思い出といえば、

子どもを初めて見た瞬間
その子を大きく成長した自分に写真で見せ、「こんなに小さかったね！」「すごく小さいよ！」と言う場面
　― あなたの世話をしてきた苦労は知っている？あんなに頑張ったんだ。だが大丈夫、君はとても、とても小さかったからね。今日も同じようなことをするつもりです。

このブログは実に長い1.7 年間運営されてきました。そのため、2024年に書いた投稿を再び取り上げ、ほこりを払って自信を持ってご紹介できるのです。これらは3本の記事で、当時はカバー画像が奇妙でした。特にこの3つを振り返ると、それぞれが知的に重要な予測だったことが分かります。

1つ目は小分子設計領域への初の真剣な関与
2つ目は分子動力学領域
3つ目は持続可能なスタートアップ戦略

それぞれに複数回の対話が必要で、多くは最初に話した相手も、今でも連絡を取っている人もいます。懐かしいですね！

何故これをするのか？
将来について自信を持って語り、結果が合わなかったら黙って忘れることも簡単です。実際にそうしてしまうケースは多いでしょう。しかしこのブログでは、過去の記事から何が変わったのかを自分で整理することで、根本的な知識を再確認し、基礎を維持できているかを確かめることができます。数ヶ月ごとにA‑B‑Cをやり直すように、時々自分自身を振り返る価値があります。

フォーマット

各記事について、

元の主張を簡潔に復習
実際に起きたことを検証
成功点・失敗点の総括

という流れで進めます。さらに各セクションの冒頭にTL;DR（要約）を付けます。

TL;DR

当初は「合成が遅く、コスト高または不可能」であるため生成型MLが制限されると予測しました。実際には合成の難しさは残りますが、合成技術への投資が増加し、「簡単に合成できる分子」の数は約400億から800億へ拡大しています。今後、この範囲外の分子について誰も関心を持たなくなるかもしれません。

背景（2024年9月）

私は、生成型MLが化学で合成の遅さ・高コスト・不可能性に制限されていると主張した記事を書きました。議論はそのまま明白すぎるという理由でr/chemistryサブレディットで嘲笑され、4400語にもわたる説明が無駄だと言われました。失礼でしたが、実際にそれは正しい指摘でした。

同じ日のほかのニュース

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2026/01/12 5:47

**macOS Tahoe におけるウィンドウサイズ変更の苦労** macOS Tahoe では、アプリケーションウィンドウをリサイズすることが思ったより難しい場合があります。ユーザーは次のような点に悩むことが多いです： - 標準のドラッグ＆ドロップ方式が安定しない。 - リサイズ用キーボードショートカットが十分に文書化されていない。 - 特定のアプリではウィンドウサイズ制限を無視してしまう。これらの問題は、デスクトップ上で効率的に作業することを困難にします。

## Japanese Translation: --- ## 要約 macOS Tahoe の極端に大きなウィンドウの角丸半径は、通常のリサイズ動作を妨げます。丸みが付いた角は、必要な 19×19 ピクセルのクリックターゲットの約 75% を可視ウィンドウ枠外へ押し出します。その結果、ユーザーが緑色領域（通常使う部分）内で角を掴もうとすると、クリックが許容領域外に落ちてリサイズが失敗します。見える角のすぐ外側、同じ 19×19 ピクセル帯内でのみクリックが成功し、リサイズが起動します。以前の macOS バージョンでは、このターゲットの約 62% がウィンドウ内部に配置されており、ユーザーの期待に合っていました。筆者はほぼ四十年にわたるコンピュータ使用経験の中でこのような問題を一度も遭遇したことがありません。この不一致はフラストレーションと生産性低下を招きます。開発者は対策を設計するか、Apple にバグ報告を提出する必要があります。 ---

2026/01/12 6:29

2026 年はセルフホスティング（自前で運用すること）の年です。

## 日本語訳： > 本記事は、Claude Code CLI エージェントを利用することで、誰でも低価格のミニPCで完全に機能的なホームサーバーを構築できることを示しており、深いシステム管理スキルが不要になる点を強調しています。Beelink Mini N150（$379）に8 TB NVMe SSDを搭載し、著者はUbuntu 22.04 LTS をインストールし、セキュアネットワーク用に Tailscale を追加、その後 SSH で Claude Code をインストールします。シンプルな英語のプロンプトを発行するだけで、Claude Code は自動的に Docker を設定し、Compose ファイルを作成し、サービス（Vaultwarden, Plex, Immich, Uptime Kuma, Caddy, Home Assistant, ReadDeck）をデプロイし、リバースプロキシを構築し、永続性を確保し、更新とセキュリティパッケージを管理し、ブート時の再起動も可能にします。 > > Vaultwarden は軽量な Bitwarden 互換パスワードマネージャーとして機能し、Immich は Google Photos の代わりにモバイルアプリ、ローカル顔認識、タイムライン／マップビューを提供します。ReadDeck は Mozilla Pocket を補完するクリーンな UI と読み続行機能を備えています。Lazydocker（Docker コンテナ UI）や Glances（システムモニタリング）などの追加ユーティリティもスタックを完成させます。著者は低い消費電力（CPU 約6 %、メモリ約32 %）を指摘し、保守作業がサーバーを所有する感覚に近く、問題は SSH と Claude Code への英語プロンプトで解決できると強調しています。 > > 対象読者はターミナル操作に慣れたユーザーで、既に SaaS サービスの料金を支払っているが、フルインフラ専門家になることなく基盤システムを理解したい人々です。本記事は、ミニPC 上で Claude Code を利用したセルフホスティングが今や実現可能で楽しく、今年おすすめできると結論付けています。

2026/01/12 7:14

このゲームは、Windows・Linux・ブラウザ上で動作する単一の13 KiBファイルです。

<|channel|>final <|constrain|>## Japanese Translation: 記事では、1つのソースファイルが「ポリグロット」バイナリを生成する方法を示しています。このバイナリには、Windows、Linux/BSD、およびブラウザ用にコンパイルされた3つの小さなプログラム（スネークゲーム）がすべて含まれており、合計13 312バイトです。コードはJustine Tunneyのcosmopolitan libcアイデアを使用し、各プラットフォームでネイティブに実行できる<16 KiBの実行ファイルを生成します。 3つのビルドが作成されます： • WinAPI用C（i686 Visual C）– 画面スクリプトとしても機能する非従来型PEヘッダーを使用。スタブはゲームを解凍して起動し、最初に再実行まで0xc0000005エラーが表示されます。 • Linux/X11用C（x86_64 clang）– lzmaデコンプレッションとシェルドロッパーを使用してファイルからELF64バイナリを抽出します。 • ブラウザ用JavaScript – ブラウザは先頭の無害なゴミを無視し、CSSで隠し、HTML/Canvasゲームがこの余白後に開始されます。各コンパイル済み／ミニファイド版は約3–5 KiBです。3つのバイナリは順序通りに連結され、各オペレーティングシステムまたはブラウザが自分のセクションを実行します。元のゲームソースは13 772バイトでしたが、パッキングと連結後、正確に13 312バイトになります。ゲームプレイの詳細（パッケージング物語の一部ではなく、キーポイントで言及されている）は次の通りです： - スネークは食べ物を食べることで成長し、壁を避けます。 - 操作：矢印キー／WASDキー、ESCで終了、Rでリセット、Pで一時停止、Spacebarで開始。 - スコア：フルーツごとに+10、黄色のフルーツは+20。フルーツは一定レートで生成され、スネーク速度/長さに比例した時間が経過すると消えます。 - 10個のフルーツ後、ランダム壁を含むレベル変更が行われ、ヘッドから任意の食べ物へのパスが保証されます。初期スネーク位置はランダムですが、向いている方向に少なくとも5つの空きタイルがあります。このプロジェクトは、複数のオペレーティングシステムとウェブブラウザ用の実行コードを1ファイルにまとめることができることを示し、小規模プログラムの軽量でプラットフォーム非依存的な展開の可能性を開きます。