Insilico Medicineは2026年8月14日、生物学的年齢を第一級の入力変数とするマルチエージェント型バーチャルセルプラットフォーム「Virtual Aging Cell (VAC)」の技術プレビューを公開。分子、細胞内、細胞間、組織、臓器、個体の6つの生物学的階層を跨いで30以上の専門AIエージェントが連携し、老化に伴う細胞状態の動的変化をシミュレートする [34][36][44]。 前身モデルPrecious1GPT(2023年、マルチモーダルトランスフォーマーによる年齢予測)、Precious2GPT(2024年、条件付き拡散モデルによる合成データ生成)、Precious3GPT(2024年、1751億パラメ...
研究の答え

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ほとんどのバーチャルセルモデルは、生物学を一瞬で凍結した静止画のようなものです。ところがInsilico Medicineの「Virtual Aging Cell (VAC)」は、生物学的年齢(biological age)を単なるデータセットの注釈ではなく、第一級の入力変数として扱うという、まったく異なるアプローチを採用しています 。2026年8月14日に技術プレビューとして公開されたVACは、「業界初のマルチエージェント・バーチャルセルプラットフォーム」と位置づけられ、細胞の状態が年齢とともにどのように変化するかを、6つの相互接続された生物学的階層にわたってシミュレートします 。
従来のバーチャルセルモデルは、ある単一時点の細胞を再現します。VACでは年齢が中心的な条件となります。ユーザーは生物種、組織、年齢、化合物を設定し、システムはトランスクリプトーム、プロテオーム、メチロームにわたる応答を予測します 。このプラットフォームは、分子、細胞内、細胞間、組織、臓器、個体という6つの階層で動作する30以上の特殊化されたAIエージェントを統率し、マスターエージェントが階層間で双方向にシグナルを伝達します 。
「あらゆるモデルには第一原理が必要です。私たちの第一原理は『年齢』です」とVACのウェブページは宣言しています 。このプラットフォームは、薬物-標的阻害や遺伝子ノックアウトといった介入をモデル化し、異なる生物学的年齢における予測マルチオミクス応答を生成することで、研究者がin silico(コンピュータ上)で老化調節に関する仮説を検証できるようにします 。
VACは、Insilicoが数年にわたって開発してきた「Large Language of Life Models (LLoLM)」であるPreciousシリーズの成果を直接継承しています 。
Precious1GPT(2023年6月発表):トランスクリプトームデータとメチル化データで訓練されたマルチモーダルトランスフォーマー。生物学的年齢の予測と老化関連ターゲットの発見を実証し、シンプルなトランスフォーマー回帰/分類アーキテクチャを採用しました 。
Precious2GPT(2024年8月発表):トランスフォーマーと条件付き拡散アーキテクチャを組み合わせた複合モデル。マルチオミクス、複数生物種、複数組織にわたる合成データ生成とエイジングクロックの開発に特化し、Nature npj Agingに掲載されました 。
Precious3GPT(2024年7月公開):シリーズ最新かつ最も高度なモデル。1751億パラメータを持ち、120万のオミクスデータポイント、知識グラフ、PubMedの生物医学テキストで訓練された真のマルチモーダルトランスフォーマーです 。老化予測、ターゲット発見、薬剤感受性予測、化学的摂動に焦点を当てた症例対照研究ワークフローのエミュレーションなど、複数のタスクを実行できます 。Precious3GPTでスクリーニングされた22のジェロプロテクター(加齢防止化合物)のうち、8つがin vitro老化モデルでセノモルフィックまたはセノリティック活性を示しました 。
VACはPrecious3GPTの次の段階、つまり単に年齢を予測したりオミクスプロファイルを生成するだけでなく、細胞レベルで老化をシミュレートするためにこれらのAI機能を統括するマルチエージェントプラットフォームです 。
レントセルチブ(ISM001-055):AIで発見された初のTNIK阻害剤で、特発性肺線維症(IPF)を対象とします。中国22施設で実施されたランダム化二重盲検プラセボ対照フェーズ2a GENESIS-IPF試験では、忍容性は良好で、60mg1日1回投与群において12週後の努力性肺活量(FVC)が平均**+98.4 mL改善したのに対し、プラセボ群では平均-20.3 mLの低下でした 。これらの結果はNature Medicine(インパクトファクター58.7)に掲載され、ATS 2025国際会議で発表されました
。フェーズ2aが完了したことを受け、Insilicoは2026年7月にフェーズ3試験**を開始。2025年9月に最初の患者登録、2028年11月に最終患者登録、2029年12月に初期結果の取得を見込んでいます
。また、レントセルチブの吸入溶液は2026年4月に中国国家薬品監督管理局(CDE)からIND(治験開始許可)を取得しています
。
ISM6331:AI設計による新規パンTEAD阻害剤で、切除不能な悪性胸膜中皮腫を対象とします。2026年7月29日、FDAからファストトラック指定を取得 — Insilicoのパイプラインとして初のFTDです。対象は抗PD-1抗体療法(抗CTLA-4療法の有無を問わない)およびプラチナベースの化学療法後に進行した成人患者です 。ファーストインヒューマンフェーズ1試験のデータは、マドリッドで開催されるESMO 2026カンファレンスでの迅速口頭発表が受理されています 。
VACプラットフォームは技術プレビューであり、完全に検証されたシステムではないことを強調しておく必要があります。Insilico自身のウェブページでも「開発中」と明記されており、検証・実装済みのツールではなく、コンセプトの業界初のデモンストレーションとして位置づけられています 。VACそのものに関する査読付き検証研究は、現時点では発表されていません 。このプラットフォームはユーザーがコンセプトを探索しフィードバックを提供することを可能にしますが、規制や臨床での使用に求められる厳格な検証はまだ行われていません。
Insilicoのアプローチは、「老化が多くの疾患の根底にある原動力である」という考え方に根ざしています。同社は「老化を疾患を特定する手段として用い、InsilicoはAIに、多くの構成要素からの大量データを処理して新しい標的と新しい分子を特定するという、最も得意とすることを訓練してきました」と述べています 。VACプラットフォームに生物学的年齢を中核パラメータとして組み込むことで、老化生物学が、老化そのものと加齢関連疾患の両方を調節する介入を特定するための統一的な計算フレームワークとして機能することを目指しています 。
VACプラットフォームは計算生物学における重要な概念的進歩を示すものですが、その実用的な有用性は、今後の査読付き検証と独立した再現実験によって実証される必要があります。
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Insilico Medicineは2026年8月14日、生物学的年齢を第一級の入力変数とするマルチエージェント型バーチャルセルプラットフォーム「Virtual Aging Cell (VAC)」の技術プレビューを公開。分子、細胞内、細胞間、組織、臓器、個体の6つの生物学的階層を跨いで30以上の専門AIエージェントが連携し、老化に伴う細胞状態の動的変化をシミュレートする [34][36][44]。
Insilico Medicineは2026年8月14日、生物学的年齢を第一級の入力変数とするマルチエージェント型バーチャルセルプラットフォーム「Virtual Aging Cell (VAC)」の技術プレビューを公開。分子、細胞内、細胞間、組織、臓器、個体の6つの生物学的階層を跨いで30以上の専門AIエージェントが連携し、老化に伴う細胞状態の動的変化をシミュレートする [34][36][44]。 前身モデルPrecious1GPT(2023年、マルチモーダルトランスフォーマーによる年齢予測)、Precious2GPT(2024年、条件付き拡散モデルによる合成データ生成)、Precious3GPT(2024年、1751億パラメータのマルチモーダルモデル)の系譜を継ぎ、VACは創薬ターゲットの発見や老化介入のin silico検証を可能にする [17][18][26][38]。
AI創薬パイプラインでは、特発性肺線維症(IPF)治療薬レントセルチブがフェーズ3試験を開始。60mg1日1回投与群で12週後の努力性肺活量(FVC)が平均+98.4mL改善し、プラセボ群の 20.3mLを大きく上回った。また、悪性胸膜中皮腫治療薬ISM6331は2026年7月29日、Insilico初のFDAファストトラック指定を取得 [1][2][47][48]。