本レポートは、2021年6月7日にARK社のHPに公開された、英語による「Newsletters_#273」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。
ブレイン・コンピューター・インターフェース（BCI）は、思考でコンピューターを操作することを可能にするものです。スタンフォード大学で行なわれたBCIの実験では、麻痺を持つ人がタイプする速度を、1分間に9語から18語に倍増させました。これは、人が手書きで書く速度の2倍に相当します。これまでのBCI実験では、参加者にキーボード上でカーソルを動かしたり、文字を選択したりするイメージを持つよう指示していました。スタンフォード大学の実験では、参加者に手で文字を書くことを想像してもらい、その時の脳波をニューラルネットワークで解読しました。手書きの文字はそれぞれ個性的で、「ペンの軌跡が異なる」ため、ニューラルネットは意図した文字をより簡単に解読することができ、システムがよりうまく機能しました。この実験は、人間とニューラルネットワークが連携できること、そして協力すべきことを示しています。
また、この実験は、ニューラルリンクの将来性を示すものでもあります。Neuralinkは、埋め込み可能な脳電極の数を桁違いに増やし、BCIの可能性を飛躍的に高めています。
ヒトゲノムプロジェクトが完了してからわずか数年後の2005年に、研究者たちは最初のゲノムワイド関連研究（GWAS）を発表しました。2010年代に入ると、次世代シーケンサー（NGS）の改良により、GWAS研究の拡張性、幅、コスト効率が向上しました。これらの研究は、何千もの配列に基づいて、形質や疾患に関連する遺伝子の変異を発見することを目的としています。例えば、心臓病を早期に発症する人には、統計的に有意義な関連性を持つ共通の遺伝子変異があるかもしれません。
しかし、最近の研究では、GWASで得られた知見を臨床に結びつけることが難しくなっています。生物統計学者は、GWASのデータを用いて多遺伝子リスクスコア（PRS）を算出し、心血管疾患やがんなどの疾患に対する全体的な「リスクスコア」を得るために、遺伝子変異の「ホットスポット」を測定します。しかし、PRSを臨床現場に導入することは困難であり、この点についてはARKが以前に記事を書いています。その理由の一つは、PRSがゲノムと疾患の間の統計的関連に依存していることです。多くの場合、タンパク質によって制御される疾患の根底にあるメカニズムを考慮していません。
私たちは、質量分析のサンプル前処理、次世代タンパク質シーケンス（NGPS）、タンパク質アフィニティ精製など、複数の技術間の融合が、2010年代初頭のNGSと同じ道を辿っていることに気づきました。繰り返しになりますが、これらの技術は、プロテオームと呼ばれるヒトの全タンパク質を分析する際の拡張性、幅、コスト効率を高めています。
現在はまださざ波に過ぎませんが、プロテオゲノミクス研究（ゲノムとプロテオームの両方を対象とした集団規模の解析）の波が、今後数年間でゲノミクス研究を後押しするとみられます。これらの研究は、統計的な関連性にとどまらず、疾患の機能的メカニズムに関する真の洞察を提供し、PRSに生物学的発見をもたらし、そして最終的には臨床現場に影響を与えることになるでしょう。
The Blockによると、世界のステーブルコイン市場は過去12ヵ月間で10倍に拡大し、時価総額は1,000億米ドルを超えました。
ステーブルコインは、法定通貨の価格を追跡する暗号資産で、オープンブロックチェーン上での取引を容易にするために、ユーザーに使い慣れたアカウント単位を提供しています。その結果、暗号通貨取引所での取引や暗号通貨取引所間での取引におけるステーブルコインの役割は、特に米国外で劇的に増加しています。その理由としては、米国の銀行口座へのアクセスの必要性が少ないこと、ほぼ即時に決済できること、取引に必要な規制が少ないことなどが挙げられると考えています。実際、最近では、世界中の取引所でのペア取引において、ステーブルコインが米ドルやビットコインを上回っています。
ステーブルコインは、イーサリアムのブロックチェーン上でトークンとして発行されることが多く、非中央集権的な金融を実現しています。ステーブルコインは、従来の金融システムよりもはるかに高い預金利回りを提供するCompoundの分散型貸付市場の資産の大部分を占めています。
ステーブルコインの市場規模が拡大するにつれ、発行者間の競争も激化しているようです。Tetherは初期のステーブルコインの時代を支配しましたが、Coinbaseなどの企業が発行し、より高いレベルの規制遵守と既存の金融システムへの統合を約束するUSDCのような新規参入者にシェアを奪われつつあります。
以前、ARKは、自動運転タクシーの事業者が、規模が大きくなり成熟した場合、1マイルあたり25セントの価格でサービスを提供し、コストとわずかな利益をカバーすることができると試算しました。サービス開始当初は、おそらくUberのように1マイルあたり2米ドルに近い価格を設定し、高額な料金を支払う利用者に浸透した後に、低価格帯を導入することになるでしょう。
これまでのARKの調査では、自動運転配車サービスの市場を事業者の視点で捉えてきましたが、今週は、利用者が支払ってもよいと考える価格について調べてみました。一般の利用者は、自分の移動時間をどのくらいの価格で評価しているのでしょうか？米国運輸省の報告書やLyft社が最近行なった調査によると、消費者は1時間の移動時間を約18米ドル、タクシー1マイルあたり約72セントと見積もっています。つまり、1マイルあたり72セント以上の価格で提供されるサービスの予測可能な市場は、当初の予想の2倍になると考えられます。米国の都市部では、年間約2兆マイルの車両走行距離（VMT）があることから、市場規模は1.6兆米ドルに迫ると考えられます。
言い換えれば、自動運転配車サービス事業者は、1マイルあたり25セントという低価格でも利益を上げることができますが、米国の一般消費者は、自分の時間に対する価値に応じてより高い価格を喜んで支払う可能性があり、自動運転配車サービス・プラットフォームの利益率はより魅力的なものになると考えられます。
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