【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、エピストラと共同研究者らは、国際学術誌 Allergology International に包括的なレビュー論文「Black-box optimization in immunology and beyond: A practical guide to algorithms and future directions」を公開しました。

論文概要

ライフサイエンス実験では、1回の試行に多大なコストと時間がかかります。過去のデータを活用した効率的な実験計画がますます重要となっており、近年、ブラックボックス最適化（BBO）がその解決策として注目を集め、学術界・産業界ともに応用が広がっています。

BBO関連手法 — ベイズ最適化、DBTL、能動学習、反復スクリーニング、指向性進化 — はこれまで個別に議論されることが多く、分野横断的な理解を妨げる一因となっていました。

本レビューでは、これらのアプローチを整理・統合し、バイオメディカルR&Dのバリューチェーンの中に位置づけました。分野横断的な議論のための統一的フレームワークを提供するとともに、研究者・実務者に向けて原理からアプリケーション、実装手順までをカバーする解説を行っています。

主なコンテンツ

• 基盤原理： ベイズ最適化（BO）と進化アルゴリズム（EA）の解説
• ライフサイエンス固有の課題： 実験ノイズ、サンプル制約、安全性への配慮
• R&D応用： 分子設計、細胞・遺伝子工学、アップストリームプロセス、ダウンストリームプロセス、臨床応用の5フェーズ
• 実践ガイダンス： 実験計画、パラメータ設定、実装支援
• 将来展望： ファウンデーションモデル統合、多目的最適化の拡張、自律ロボティクス、規制対応

付録には研究チーム・組織向けの56件の参考論文をExcel形式で収録しています。

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
• ジャーナル： 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