本レポートは、2021年4月26日にARK社のHPに公開された、英語による「Newsletters_#267」の日本語訳です。内容については英語による原本が日本語版に優先します。また、情報提供のみを目的としたものです。
1. AppleはM1製品のラインナップを拡大
今週、Apple社は2021年最初のイベントを開催し、Mac用に自社で設計・開発した初のシリコンチップであるM1を搭載した製品を披露しました。「Spring Loaded」と名付けられたこのイベントでは、M1を搭載したiMacとiPad Proの新モデルが発表され、MacBook Air、MacBook Pro、Mac MiniとともにM1をサポートしています。
ARM社製をベースとしたM1は、驚異的なパワーと効率性を実現します。CPU、GPU、ニューラルエンジン、メモリなどの主要コンポーネントを1つのSoC (System-on-a-Chip)に搭載し、ハードウェアとソフトウェアを垂直統合することで、Apple社は前世代のMacと比較して、CPUとGPUのパフォーマンスをそれぞれ3.5倍、6倍高速化し、バッテリー駆動時間が2倍に向上したと主張しています。また、より小型で冷却しやすいパッケージを採用した史上最薄のiMacや、デスクトップクラスのCPUを搭載したiPadは、多くのタスクで競合他社の最上位機種を上回る性能を発揮するでしょう。
この新製品は、Apple社がMac製品を自社製のシリコンチップに移行する2年計画を迅速に進めていることを示していると私たちは見ています。2005年以来、Apple社のコンピュータにx86アーキテクチャを搭載してきたIntel社は、大きな損失を被る可能性があります。
今週の他のニュースでも、Intel社は第１四半期のデータセンターの売上が20％減少したと報告がありました。これは、AmazonやFacebookなどの大規模企業が在庫の「消化」期間に入っているためとされています。また、競合他社であるAMDとNvidiaもその一因となっている可能性があります。一例を挙げると、先週、NvidiaはARMベースの新しいデータセンター用CPU「Grace」を発表しました。
2. ロングリードシーケンスはBRACAのような「よく知られた」遺伝子の新たな発見を表面化する
ショートリードシーケンス (SRS) は、遺伝情報へのアクセスの障壁を大幅に下げることで、分子診断業界を支配してきました。Illumina（イルミナ）社（ILMN）の NovaSeq 6000に代表されるSRSプラットフォームは、正確で拡張性が高く、膨大なデータを生成します。
現在、臨床現場ではそのスピードとスケールを活用していますが、ARKでは、SRSで生成されたデータの欠点が明らかになりつつあると考えています。例えば、BRCA1とBRCA2は、がんに関連する遺伝性遺伝子の中でも最も広く研究されているものです。何十年にもわたってSRSが行なわれてきましたが、新しい技術によって、BRCA遺伝子に関連する臨床的に重要な新しい知見が得られつつあります。昨年、BRCAと乳がんの関連性を発見したメアリー・クレア・キングは、BRACA1にロングリードシーケンシング (LRS) とCRISPR/Cas9ターゲティングを適用しました。その結果、BRCA1の非コード（イントロン）領域内に、隠れた病原性構造変異体 (SV) を発見したのです。キング氏のチームは、SRSは「複雑な挿入や欠失、その他の構造（バリアント）を識別するには、限定的な用途しかない」と述べています。
10年にわたるバイオインフォマティクスの革新にもかかわらず、SRSは、ゲノムの隅に隠された構造上の変異体や小さな変異体を特定するには不十分なようです。キング氏は、「複雑な突然変異は、既存のアプローチでは検出が難しいため、これまでほとんど発見されていませんでした」と述べています。
最先端の臨床研究機関は、SRSデータの改良に積極的に投資してきましたが、技術的な成功の度合いには差があります。Color Genomics（カラーゲノミクス）社の研究者は、最近の論文で、日常的に検査される遺伝子のSVの検出をどのように強化したかを発表しました。同社は、新しい標的捕捉法と、8つのオープンソースおよび独自のバイオインフォマティクスアルゴリズムを組み合わせました。その結果、SVの感度は向上したものの、著者らは、SRSではアクセスできない無数の領域の変異をLRSで解決できたのではないかと結論づけています。
私たちの見解では、SRSに対する先入観とその低解像度のために、研究者たちはLRSが提供し得る包括性と標準化には及ばない複雑な臨床ワークフローを強いられているのです。 実際、ある一流の臨床検査機関は、精度を高め、コストセンターを排除し、下流の分析の簡素化を目的とした超ハイスループットLRSプラットフォームを作成するという研究開発リスクを引き受けています。そう遠くない将来、臨床医はLRSに伴う高いコストではなく、SRSに伴う機会費用に注目するようになることでしょう。
3. 美団（メイトゥアン）がロボ・デリバリーの野望を表明
今週、美団（メイトゥアン）社は100億米ドルを調達し、ラストマイル自動運転配送車とドローンのプログラムに資金を投入しました。約1年間のテスト期間を経て、美団は北京の順義区で次世代の自動運転配送車を発売します。
最新の配送ロボット車は、最高時速12マイルで、最大150kgと135ガロンの荷物を移動することができます。美団では、現在約5万米ドルのコストが、今後3～5年の間に2万米ドル以下の規模になると見込んでいます。既存のデータによると、ドライバーが美団の食品配達コストの90％以上を占めているため、仮に1台のバンで月給600米ドルのドライバー2人を置き換えることができれば、コストは年間1万4,000米ドル以上下がり、スケールアップした場合の投資回収期間は1年半になると考えられます。
報道によると、美団は1月から深センでドローンによる食品配達サービスのテストを行なっています。これまでに、1,000件以上の注文を届けたとのことです。大規模になれば、ドローンは半径2マイルの範囲で400秒以内、つまり7分以内にポイントツーポイントの配達を可能にするはずです。
美団は、JD Logistics社やAlibaba社のCainiao社などの競合他社に、ラストマイル自動配送レースで挑戦していると考えられます。広く普及するかどうかは、各地域の規制当局の承認によりますが、乗客を乗せずにゆっくりと移動する配送ロボット車は、乗客を乗せたロボタクシーよりも低い安全性のハードルをクリアすればよいでしょう。
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