DeSciは暗号業界でまだ始まったばかりです。これはその総市場価値がわずか175億ドルを超えたことや、あるデータプラットフォームでDeSciカテゴリーにおいて57のプロジェクトしか追跡されていないことからもわかります。それに対して、DeFAI(Defi x AI Agent)はわずか41のプロジェクトで270億ドルの総市場価値を持ち、より広範なCrypto AIの総市場価値は470億ドル(であり、2025年1月15日時点)です。
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DeSciは研究モデルを再構築し、研究の死の谷を打破します
科学探査の新しい方向:分散化科学が研究モデルをどのように再構築するか
古代から現代まで、人類は不老不死を追い求めてきました。今日、生命の持続に対するこの探求は、テクノロジーの最前線の研究とともに、ブロックチェーン技術の助けを借りて新たな道を切り開いています。分散化科学(DeSci)の台頭は、科学の最前線の探求に新たな可能性を提供しています。
DeSci分野で最初に人々の注目を集めたのは、ある有名製薬会社が生命科学DAOに投資したことです。これは、その会社にとってWeb3分野での初めての投資であり、また従来の製薬大手によるDeSciの認識と支持を象徴しています。デジタル医療の背景を考慮して、DeSciを通じてビジネスモデルを再考する方法を考えることができます。
ある研究機関が発表したDeSciの報告書は、まず科学研究における「死の谷」現象を提起し、その後DeSciがどのように革新的な解決策でこの課題に対処するかを紹介し、最後に現在のDeSci市場の状況をまとめています。報告書は、DeSciはすでに十分に成熟しており、現代の科学研究の方法に影響を与えることができると述べています。現在もいくつかのギャップや課題が残っているものの、研究における「死の谷」を解決することはすでに大きな進歩です。
研究報告の考え方に従って、研究の商業化において、DeSciはブロックチェーン技術やWeb3とのさらなる結合が可能です。医療研究開発を例に取ると:
データ取得: 初期基礎研究と転換研究のデータは、分散化された物理インフラを通じて取得でき、AIを活用して強化され、世界中でインセンティブを提供します。
データストレージ:これらのデータは暗号技術を通じてブロックチェーン上に保存され、データの不変性と安全性を保持しながら、オープンで普遍的にアクセス可能な新しい公開形式を構築し、科学的発見の再現性と再現性の問題を一定程度解決します。
利害共同体: 分散化自治組織を通じてルールを制定し、基礎研究と臨床治療間の利益共有を実現します。このルールはさらに研究、臨床、商業化、医療従事者と患者などの複数の段階をカバーし、多方面のウィンウィンを実現します。
未来のDeSciのビジョンは、資本利益に束縛されず、共通の目標を持つ多くの利害関係者からなる分散化組織であり、ブロックチェーン技術とWeb3を深く結びつけ、科学的発見を促進し、実質的な製品の実現を加速させ、社会全体の発展と進歩を推進することです。
DeSciはまだ初期段階にありますが、今日の科学研究の進め方に積極的な影響を与えています。
チャレンジから機会へ: DeSciが科学研究を再構築する方法
コアビュー
科学研究の過程は重大な課題に直面しており、特に基礎研究から実際の応用への転換において。"死の谷"現象により、80%-90%の研究プロジェクトが人体試験前に失敗し、最終的に承認される候補薬はわずか0.1%である。
学術界、資金提供機関と業界間のインセンティブメカニズムが一致しないため、研究開発資金が不足し、研究者と臨床医の協力が減少し、科学的発見の再現性と再現性が低下するなどの問題が生じ、最終的に大多数の研究が「死の谷」に停滞してしまいます。
分散化科学(DeSci)は、Web3技術を利用して、上記の課題に対処するための革新的な科学研究モデルを作成します。
分散化自治組織(DAO)、ブロックチェーン、スマートコントラクトを使用することで、DeSciは重要な調整問題を解決し、異なる利害関係者が資本利益を調整できるようにし、研究を臨床段階に進めることができます。
現在の市場ではDeSci分野の4つの重要な革新領域が明確になっています:
現在の技術スタックは基礎研究と応用研究をサポートできるが、臨床研究段階にはあまり適していない。
要するに、分散化科学は十分に成熟しており、今日の科学研究の方法に影響を与えることができます。まだいくつかのギャップと課題が残っていますが、研究における「死の谷」を解決することは重要な進展です。
! バイナンスリサーチ: 課題から機会へ、DeSciは科学をどのように再考していますか?
伝統的な科学研究の背景
科学分野における新しい知識と発明の生成プロセスは、基礎研究と臨床研究の二つの主要な段階に分けられ、これをつなぐのがトランスレーショナルリサーチです。トランスレーショナルリサーチの鍵は、基礎研究の成果を臨床研究でテスト可能な実際の応用に転換することにあり、最終的な目標は研究成果を商業化し、社会に利益をもたらす製品を作り出すことです。
しかし、このプロセスで最大の課題は「死の谷」現象であり、多くの研究努力が効果的な転換の欠如により失敗しています。アメリカ国立衛生研究所のデータによれば、80%-90%の研究プロジェクトは人体試験前に失敗しています。FDAに承認された薬剤のそれぞれには、1000種類以上の候補薬剤が開発されましたが、最終的に失敗しています。後期段階でも、約50%の実験薬剤が第3相臨床試験で失敗しています。この観点から見ると、新薬候補が前臨床研究からFDAの承認を受ける確率はわずか0.1%です。これは、大学や研究機関の知識の革新を実際の応用製品や治療法に転換する際の重大な課題を浮き彫りにしています。
これらの課題を悪化させているのは、医薬品の研究開発プロセスがますます非効率的になっていることです。アメリカでは、新薬を開発して承認を受けるコストが約9年ごとに倍増する現象があり、これをEroomの法則と呼びます。その原因には、より厳しい規制基準、新たな需要を満たすための発見のハードルの上昇、契約研究機関のコストの増加などが考えられます。この傾向が続けば、2043年までにバイオ医薬品業界が1つの薬を開発するコストは160億ドルに達する可能性があります。このような財政的負担は、業界がより高い利益を上げる薬の開発に集中し、他の重要な健康ニーズを無視することにつながることがよくあります。
このような低効率は、深刻な経済的および社会的結果をもたらします。研究開発のコストが高く、頻繁な失敗が続くことで、医療費が増大し、最終的には患者、政府、および保険会社が負担することになります。さらに、研究成果が実行可能な治療法に転換されるまでの遅れや失敗は、患者が命を救う可能性のある機会を得られないことを意味し、公衆衛生の課題を悪化させます。例えば、影響を受ける集団が少ない希少疾患は、利益が低いと見なされるためにしばしば無視され、治療が切実に求められています。
なぜほとんどの研究は「死の谷」を抜け出せないのか
根本的な問題はインセンティブメカニズムのミスマッチにあり、三つの大きな課題を引き起こしています: 資金不足、研究者と臨床医の協力の減少、科学的発見の再現性と再現性の欠如です。これらの課題は最終的に研究を「死の谷」に陥らせます。
資金が不足している
資金不足、特に基礎研究から臨床研究への移行時には、資金提供者と研究者間のインセンティブメカニズムの不一致や、助成金審査プロセスの透明性の欠如に起因しています。
資金提供者は、定常的な収入を生む製品に転換可能な研究を優先する傾向があります。これにより、研究者は資金提供者の期待に沿って働く傾向が強まり、研究がより保守的になり、革新が抑制されるのです。
さらに、不透明な審査プロセスは、同じ提案が異なるグループに提出されると異なる結果を生む可能性があることを意味します。審査グループに報酬がない場合、競争する研究者の偏見、詳細への注意不足、承認の深刻な遅延などの問題を引き起こす可能性があります。これにより、研究者は実験を行うのではなく、地位を確立するために論文を発表するのにより多くの時間を費やす傾向があります。
研究者と臨床医が協力して減少させる
"デスバレー"での研究が停滞しているため、転換研究期間中に基礎研究者と臨床医の調整が重要です。
有効な協力は、革新的な臨床試験デザインを促進し、基礎研究のバイオマーカーや方法を統合します。例えば、腫瘍学は協力を通じて重要な進展を遂げており、実験室の遺伝的および分子的発見は、特定の癌サブタイプの標的治療と試験デザインを直接指導しています。この協調により、後期試験の失敗リスクが低下し、患者に効果的な治療を提供する可能性が高まります。
しかし、基礎科学者(は発見に専念し)、臨床医(は患者ケアと臨床研究に専念しており)、現在ほとんど協力の動機がありません。基礎科学研究の昇進は通常、資金獲得の数とトップジャーナルに発表された論文の数に関連しており、臨床科学と医学の進展への貢献とは無関係です。逆に、多くの臨床医の成功は治療する患者の数に依存しており、通常は研究を行い資金調達の機会を求める時間や動機が不足しています。
したがって、これらの二つのグループは最終的にそれぞれ独立して運営され、実験室の発見と臨床の関連性を結びつける可能性が低くなりました。
再現性の低さ、科学的知見の再現性
再現性とは、元の研究と同じデータ、方法、計算手順を使用して一貫した結果を得る能力を指します。複製性は、新しい研究を行って以前と同じ科学的発見を得ることに関わります。科学的発見が再現性と複製性を持たない場合、基礎研究の有効性を証明するのが難しくなり、臨床応用に拡張することも難しくなります。
動物研究を人間研究に転換することの課題は効率の低下を招き、動物研究のうち人間の反応に転換できるのはわずか6%であると言われています。その他の問題、例えば方法論の違い(試験管のコーティングタイプ、細胞の成長温度、培養の撹拌方法など)も結果が全く再現できない原因となる可能性があります。
問題の規模は科学の複雑性に大きく起因していますが、出版社と初期研究者間のインセンティブの不一致も科学的発見の再現性や複製性の欠如の原因の一つです。出版社は初期研究者の育成に重要な役割を果たし、作品を発表することは信頼性を高め、資金を得る機会を増やします。したがって、初めての試みで統計的に有意な結果を得た研究者は実験を繰り返すことにあまり意欲を示さず、直接発表する傾向があります。
分散型科学 101
DeSciとは何ですか？
分散化科学("DeSci")は、Web3技術を利用して新しい科学研究モデルを作成する運動です。
ブロックチェーンは独自の利点を持ち、前述の課題に対処できます。信頼を必要としない資金調整の方法を提供すると同時に、透明で変更不可能な進捗追跡と記録を保証し、すべての利害関係者の利益が考慮されるようにします。
DeSciは暗号業界でまだ始まったばかりです。これはその総市場価値がわずか175億ドルを超えたことや、あるデータプラットフォームでDeSciカテゴリーにおいて57のプロジェクトしか追跡されていないことからもわかります。それに対して、DeFAI(Defi x AI Agent)はわずか41のプロジェクトで270億ドルの総市場価値を持ち、より広範なCrypto AIの総市場価値は470億ドル(であり、2025年1月15日時点)です。
! バイナンスリサーチ: 課題から機会へ、DeSciは科学をどのように再考していますか?
DeSciは「死の谷」にどのように対処するか
前述のように、大多数の研究は「死の谷」で失敗しています。これは、インセンティブメカニズムが不一致であるため、資金不足、協力の減少、科学的結果の再現性と繰り返し性の低下などの課題を引き起こします。DeSciは、分散化自治組織(DAO)、ブロックチェーン、スマートコントラクトを使用することで、この調整問題を解決できます。
DeSciはこれらの課題に次の方法で対処します:
1.資金不足の問題を解決します。
2.研究者と臨床医の協力の問題を解決して、以下を削減します。
DeSci ランドスケープの概要
イノベーションの主な分野
DeSciの構造における4つの重要な革新分野が確定しました: インフラストラクチャ、研究、データサービス、そしてMemes。