本レポートは、2022年12月19日にARK社のHPに公開された、英語による「Newsletter #346」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。
By David Puell | @dpuellARK
Research Associate
暗号通貨取引所のBinance（バイナンス）は先週、FTXの終焉をきっかけに、世間の注目の的となりました。Three Arrows Capital、Celsius、BlockFi、FTXなど、主要な仮想通貨ヘッジファンド、取引所、貸し手が破綻したことで、エコシステムへの不信感が高まり、暗号ベースで検証可能な支払い能力を証明するための取り組みが活発化しました。Proof-of-reserves（PoR）は新たな業界標準となりそうです。
その流れを受けて、最近Binanceは独自のプルーフ・オブ・リザーブを強調しましたが、暗号通貨の専門家や監査人全般の恐れや懐疑的な見方を鎮めることはできていません。先週、Binanceから週次で史上最大のBTC純流出が発生しました。12月16日に終了した7日間で、71,200ビットコインです。
Binanceの流出は、FTXの巻き戻しに関連するものとは大きく異なるようです。FTXのビットコイン準備金は崩壊時に7日間で87％減少しましたが、Binanceは準備金の減少が10％と比較的緩やかでした。重要なのは、次の図で示すように、それらの引き出しを尊重して受け入れたことです。ARKのアナリストは、Binanceの潜在的なストレスの兆候として、この指標を監視し続けます[1]。
Binanceの資金流出は沈静化しているように見えますが、市場は依然として同社の支払能力と財務の堅牢性について非常に警戒しています。その流出の中で、Binanceのプルーフ・オブ・リザーブの認証を担当する南アフリカの会計事務所Mazars Group（Mazars）が、Binance、Crypto.com、KuCoinなどのすべての暗号通貨企業に対する監査証明を取り下げたため、先週、Binanceを巡る不確実性が強まりました。Mazarsは単に一般的な仮想通貨の評判リスクを最小化しようとしているのでしょうか。それともこれは暗号資産業界における実際の問題にフラグを立てているのでしょうか。
Binanceは、これまでで最大の試練に直面しているようです。しかし、精査の中で強く立つことができれば、この取引所は暗号資産市場に、支払能力があり、完全にバックアップされているというシグナルを送ることになります。
Binanceの結果に関係なく、ビットコインの価値提案は、透明性と分散化にかかっていると私たちは考えています。これらの特徴は、自己所有、分散化、透明性という暗号資産の基本原則を強化し、他のすべての嵐に耐えるはずです。
[1] 私たちはまた、取引所トークンであるBNBとネイティブステーブルコインであるBUSDを監視していますが、どちらも現在安定しているように見えます。
By Ali Urman | @aurmanARK
Analyst
塩基編集は、遺伝子コードに正確な変更を加え、がんなどの病気の原因となる突然変異を修正する、遺伝子編集の革新的な形態です。塩基エディターは、デアミナーゼというDNAの塩基を化学反応させる酵素を用いて、1つのDNAの文字（塩基）を別の文字に変換します。塩基エディターは、亜鉛フィンガー、TALE、あるいは無効化されたCRISPR-Cas9などのプログラム可能なタンパク質を用いて標的のDNA配列を見つけ、DNAに結合しますが、DNA二重らせんを切断することはできません。塩基編集は、DNAの両鎖ではなく、片方の鎖にのみ損傷を与え、異なる細胞応答を引き起こします。ちなみに、ヒトの細胞は毎日何千ものDNAニックを自然に経験しますが、二本鎖のDNAカットはほとんど経験しません。塩基編集は、何千もの遺伝病の原因となる変異したDNAの文字を含むゲノムの「文字」一つを修正することによって、特定の遺伝子機能を無効にしたり、有効にしたりすることができるのです。
この塩基編集が、英国のアリッサという13歳の少女の人生を変えたようです。アリッサはT細胞性急性リンパ芽球性白血病と診断されていました。これは免疫系に影響を及ぼすタイプのがんです。しかし、英国オーモンド・ストリート病院の研究者たちが、シトシン塩基編集機（CBE）と呼ばれる塩基エディターを用いて、ドナーのT細胞を3回正確に同時編集し、彼女のがん細胞のみを攻撃して、健康な細胞は攻撃しないように再プログラムしました。
このCAR-T[1]細胞療法により、アリッサのがんは一掃されました。1ヵ月以内に寛解し、6ヵ月以内でがんが無い状態になったのです。まだ研究開発の初期段階ですが、塩基編集と多重化により、これまで治らなかったがん患者を治療するための、より優れたCAR-Tが提供されるかもしれません。
[1] CAR-T細胞療法は、患者やドナーのT細胞を使用し、研究室内でがん細胞を認識・殺傷するように改変する免疫療法の一種。
By William Summerlin | @summerlinARK
ARK Venture Committee Member& Analyst
MosaicMLとスタンフォード大学基礎モデル研究センター（CRFM）のパートナーシップにより、最近、生物医学における業界特有の大規模言語モデル（LLM）の機能が実証されました。CRFMはMosaicMLのクラウドプラットフォームを使用して、PubMedの生物医学データに対して27億パラメータのLLMをトレーニングし、米国医療免許試験（USMLE）の質疑応答テストにおいて良好な結果を得ました。彼らの研究によると、分野別データでトレーニングされた標準的なLLMが汎用モデルを上回り、専門家が設計した分野別モデルアーキテクチャと効果的に競合できることを示しています。
PubMed GPTと呼ばれるCRFMのモデルは、27億個のパラメータを持つHuggingFace GPTモデルをベースにしています。研究者たちは、約38,000米ドルほどで、NVIDIA A100-40GBのGPUを128基搭載したクラスタを使い、比較的小さなデータセットであるMosaicMLのCloud Composerとストリーミングデータセットライブラリを使って、3,000億トークンを含む計算時間のPubMed GPTを約6.25日かけて学習させました。彼らは、500億を超えるトークンを複数回処理し、LLMを限られたデータで迅速かつコスト効率よくトレーニングできることを証明したのです。
全体として、このパートナーシップの結果は、ドメイン固有のデータを持つあらゆる組織のためのターンキーソリューションとしてのカスタムLLMの可能性を明らかにしています。まだ研究開発の段階ですが、このモデルは実際のアプリケーションにおけるドメイン固有言語生成モデルの有望性を浮き彫りにしています。しかし、私たちの得ている情報によると、企業が独自のデータセットの可能性に気づき、AI機能を備えた製品を構築することで、ドメイン固有モデルが花開くことが示唆されています。ドメイン特化型モデルのトレーニングに関する詳細情報は、https://www.mosaicml.comをご覧ください。
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