どちらも「ノーベル賞の風見鶏」であると主張していますが、どちらがより信頼できるのでしょうか?ノーベル賞の魅力はどこから来るのでしょうか？

2023年のノーベル賞の発表が迫る9月30日、「Fanpu」は本誌の著者でありバイオ医薬品分野の上級研究開発専門家である徐易勲博士を招き、今年のノーベル生理学・医学賞の予想をライブ放送した（ライブ放送のリプレイの全内容はFanpuのWeChat動画アカウントで視聴可能）。質疑応答では、司会者が聴衆を代表していくつかの代表的な質問をしました。よく言われることわざを使うと、これらの疑問はおそらく「なぜノーベル賞は常に模範でありながら、それを超えるものがなかったのか」と要約できるでしょう。ノーベル賞の名を利用して自らの地位を確立し、宣伝する賞が数多くある中で、その本質を最もよく理解できるのは誰でしょうか？

以下のテキストは、ライブQ&Aに基づいて参考用に再構成されています。

スピーカー |徐一勲

ホスト |ディン・ゾン

ノーベル賞の指標は数多くありますが、最も信頼できるのはどれでしょうか?

Q: 化学などの分野でのウルフ賞や生物学のラスカー賞など、「ノーベル賞の風見鶏」と呼ばれる賞が常に存在します。これらの賞の選考基準はノーベル賞の選考基準と似ていますか？

徐：ノーベル賞のバロメーターとしてのさまざまな賞の予測性能は大きく異なり、時間とともに変化します。過去の歴史的記録によれば、ウルフ化学賞とウルフ医学賞は、対応するノーベル賞を予測する強い力を持っていない。受賞作品が一致していても、候補者の選定はノーベル賞に比べて比較的公平でない場合があります。ノーベル生理学・医学賞については、1946年の創設以来、2009年頃まではラスカー基礎医学賞が「ノーベル賞の風見鶏」として大活躍していました。しかし、残念ながら2010年以降、ラスカー賞とノーベル賞の審査基準に乖離が生じ始めています。アメリカのコロンビア大学が授与するホロウィッツ賞は、メディアの注目度が低いため知名度が低いのですが、1967年から2014年の間に、受賞者の半数以上が後にノーベル生物医学賞または化学賞を受賞しました。さらに、ノーベル生理学・医学賞にノミネートされた重要な研究の多くは、ラスカー賞の対象になったことはありません。残念ながら、2015年以降のホロウィッツ賞受賞者の中でノーベル賞を受賞した人はいません。一般的に、「ノーベル賞の風見鶏」のような予測力を持つ賞は多くなく、目立つのはホロウィッツ賞とラスカー賞だけです。

Q: では、ChatGPT などの AI ツールを使用して今年のノーベル賞を予測することは可能でしょうか?

徐：それは信頼できないと思います。大規模言語モデルをベースにしたChatGPTは、インターネット上でトムソン・ロイターが毎年発表しているいわゆる「引用賞」に近い形でノーベル賞を予測している。つまり、各科学賞受賞者がこれまでに発表したすべての論文の引用数を単純に数えると、上位の受賞者はノーベル賞の有力候補であると考えられるのです。科学研究の成果を評価するこの採点基準は明らかに単純すぎる。平均的な科学的研究価値を持つ論文でも、何らかの特別な理由により引用数が多くなる場合があり、引用数と学術論文の認知価値との相関関係は弱い。 ChatGPT のトレーニングに使用されるデータは、インターネット上の公開言語テキストです。大規模な言語モデルでは、科学的発見や発明に関して査読のような価値判断を得ることができないのは明らかです。トムソン・ロイターの過去数十年間のノーベル賞の予測力は、ホロウィッツ賞やラスカー賞に比べてはるかに低く、ChatGPTのパフォーマンスは「引用賞」と同等になると考えています。短期的には、AIビッグ言語モデルが各科学研究成果の技術的内容をどのようにして推定できるかはわかりません。

なぜノーベル賞は常に模倣され、決して超えられないのでしょうか?

Q: ノーベル賞は先駆的な性質のものですかね?それともリードするべきでしょうか?

Xu:どちらの質問に対しても、答えは「はい」です。昨年のライブ講義でも聴衆から同様の質問がありました。ノーベル賞のリーダーシップは、主に各国の政府管理部門による科学研究資金の配分に反映されます。異なる分野や部門間で資金を公平に配分する方法は非常に難しい課題です。生命科学は多岐にわたり、各分野の研究者は自らの研究の方向性がより重要であると考えています。ノーベル科学賞は120年以上の歴史があり、管理部門や科学研究基金の専門家審査委員会に比較的客観的な価値指針を提供することができます。多くの基礎研究プロジェクトの場合、資金提供の提案を検討するときにその将来の重要性を予測することはおそらく不可能です。このとき、審査員がノーベル賞の科学史の「ビッグデータ」を活用し、一見「リスクが高い」テーマにも偏見なく資金提供できれば、好奇心に駆られた基礎研究が思いがけず重要な応用上のブレークスルーを達成するかもしれないことがわかるかもしれない。例えば、緑色蛍光タンパク質の発見の歴史を出版しました（「道がないところに道を作るのは難しく、さらに難しい：緑色蛍光タンパク質発見の伝説の旅」を参照）。対照的に、1971年にニクソン元米国大統領が議会の立法を通じて開始した「がんとの戦い」は、科学研究資金への巨額の投資にもかかわらず、20世紀末までほとんど効果がありませんでした。 2018年のノーベル医学賞を受賞した免疫チェックポイント阻害剤は、T細胞免疫を制御するPD-1/PD-L1経路の基礎免疫学者によって発見されました。彼らは予期せぬ形で癌治療に画期的な進歩をもたらしました。

Q: これは必然的に、2015 年に Springer から出版された「なぜ偉大さは計画できないのか」という優れた本を思い出させます。この本でも同様の考えが表現されているかもしれません。ノーベル賞のリーダーシップは、特定の目標におけるリーダーシップではなく、むしろ、ある分野の基本原理における画期的な進歩による、その方向へのマクロなリーダーシップであるように思われます。

徐：その通りです！ノーベル賞が常に基礎研究を重視してきたのも当然です。優れた基礎研究は、最初は応用の見込みがありません。この点は、実は UPR の発見の歴史を紹介する本日のライブ講義にも反映されていました。ピーター・ウォルターは、カリフォルニア大学サンフランシスコ校で酵母研究に十分な資金を得ており、研究の応用や翻訳に重点を置くよう管理者から求められたことは一度もありませんでした。森和俊は米国を離れた後、日本に戻り、ヒートショックプロテイン研究所（HSP研究所）に加わりましたが、そこでの研究は、主導的な方向性に関して管理スタッフから常に妨害を受けました。つまり、彼は米国での科学教育と懸命な努力によって築かれた良好な基盤のおかげで、重要な発見においてウォルターの研究室からの独立性を維持することができたものの、科学的研究成果の深さと質においてはウォルターに大きく遅れをとっていたということである。この場合、ノーベル賞科学の歴史に沿って、マクロ的な指導という点では、米国の科学研究管理部門が日本よりも優れた仕事をしてきたことは明らかです。

質問：ノーベル賞受賞には師弟関係があるのでしょうか？前にもお話ししましたが、多くの研究室の間には親族関係があり、この人はあちらへ行き、あの人はこちらへ来るといった関係があります。過去には物理学分野で、キュリー家の2世代がそれぞれ賞を受賞しました。生理学や医学の分野でも同様の状況があるのでしょうか?

徐：ノーベル賞受賞の確率には、血縁関係や師弟関係による継承という特徴があります。キュリー夫妻は兄も弟も相次いでこの賞を受賞したが、その高い知能が遺伝子によって受け継がれたものであることは明らかだ。さらに、親は子どものロールモデルとなるため、親のノーベル賞レベルの科学的貢献の影響を受けることは、子どもの教育、成長、キャリアプランに良い影響を与えるでしょう。たとえば、アーサー・コーンバーグは、DNAポリメラーゼに関する研究により、1959年にセベロ・オチョアとともにノーベル生理学賞を受賞しました。息子のロジャー・コーンバーグは独立した科学者になった後、RNAポリメラーゼと転写の制御機構を研究することを選択し、2006年に化学賞を受賞しました。父親の学問的名声のおかげで、ロジャーは学部生時代に一流の研究室で研究を行うことができました。彼は論文を発表する機会を容易に得て、普通の学部生が手に入らない多くのリソースを入手しました。

さらに、指導教員と博士課程の学生およびポスドクとの間の師弟関係は血縁関係よりも重要です。本日のライブ講義で受賞候補として言及されたピーター・ウォルターの博士論文指導教官は、1999年の生理学賞受賞者であるグンター・ブローベルでした。彼は学位を取得する前に重要な発見をし、一流の論文を発表していた。より現実的に考えると、ウォルターは独立した後、変性タンパク質応答（UPR）に関する重要な発見をしており、ノーベル賞受賞者であるブロベルは引き続き彼をノーベル委員会に推薦することができた。さらに、ノーベル賞受賞者は、研究テーマを選択する際のビジョンや重要な質問をする能力に関して、大学院生やポスドク研究員に自らの実例を示して教えることができます。このことは、ロバート・カニゲルの 1986 年の著書「The Mentoring Genius」で鮮明に説明されています。

この記事は科学普及中国星空プロジェクトの支援を受けています

制作：中国科学技術協会科学普及部

制作：中国科学技術出版有限公司、北京中科星河文化メディア有限公司

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