【論文公開】ライフサイエンス分野に広がるブラックボックス最適化の最新レビュー論文がAllergology Internationalに掲載

2025年9月22日、エピストラの都築と立川は、千葉大学の川端氏・川上先生、京都大学の松井先生と共同で執筆した総説論文
「Black-box optimization in immunology and beyond: A practical guide to algorithms and future directions」
が国際学術誌 Allergology International に 公開されたことをお知らせいたします。

論文の概要

ライフサイエンス分野の実験は、1回の試行に膨大なコストと時間がかかります。そのため、過去のデータを活用して効率的に実験計画を立案することが極めて重要です。近年、その解決策として注目され、産学両方で適用事例が急増しているのがブラックボックス最適化（BBO）です。

一方で、BBOに関連する手法は「ベイズ最適化」「DBTL」「アクティブラーニング」「Iterative screening」「Directed Evolution」など様々な呼称で個別に議論されてきました。その結果、分野の体系的理解を妨げる要因ともなっていました。

本総説では、これらを整理・統合し、バイオ医薬品のR&Dバリューチェーン全体に位置づけることで、分野横断的に議論可能な共通フレームワークを提示しています。特に、本技術の導入を検討している研究者・技術者を対象に、原理から応用、実務に直結する計画手順までを包括的に解説しました。

本論文の主な内容

• ブラックボックス最適化の基本原理
  ベイズ最適化（BO）と進化的アルゴリズム（EA）を中心に解説。実験の試行回数を最小限に抑えつつ成果を得るための仕組みを整理しています。
• ライフサイエンス特有の課題と発展的手法
  実験ノイズやサンプル制約、安全性など、生命科学研究に特有の課題を踏まえた最適化手法を紹介。
• R&Dバリューチェーン上での適用事例
  「分子設計」「細胞・遺伝子工学」「上流工程（培地や培養条件）」「下流工程（精製や製剤）」「臨床投与」の5つのフェーズにおける代表的な事例を体系的に整理しています。
• 実務に役立つ指針
  実験計画や制約設定、導入時の疑問や不安を解消するための実践的なガイドとなっています。
• 将来の方向性（Future Directions）
  1. Foundation Modelsとの融合
  2. 多目的最適化の大規模展開
  3. 高精度ロボティクスと自律的DBTLサイクルの実現
  4. 規制との整合性（CTD提出形式の標準化など）
     今後の研究開発における重要テーマを4つの方向性として提示しています。

さらに、付録ではケーススタディに用いた56報の事例論文リストをExcel形式で公開しており、研究室や企業内での先行事例調査や情報共有に活用可能です。

論文情報

• タイトル：Black-box optimization in immunology and beyond: A practical guide to algorithms and future directions
• 著者：Takanori Kawabata, Taku Tsuzuki, Tsuyoshi Tatsukawa, Kota Matsui, Eiryo Kawakami
• 誌名：Allergology International（Review, Open Access）
• 公開日：2025年9月22日（Online ahead of print）
• DOI：10.1016/j.alit.2025.08.006