DeepMindのAlphaGenomeを試用した：ゲノム配列入力方式、対応アッセイを紹介、制約と活用法を整理した。

Google DeepMindが開発したAlphaGenomeは、ゲノム配列から機能を予測するAI。Mac mini（M2）環境で実際にセットアップした手順を解説。環境構築から動作確認まで段階的に説明。

膨張するCIViCエビデンス（例えばEGFR全変異268件）を活用するには自動要約が必須だ。自作スクリプトとLLMで解析し現行標準治療との整合性と抽出精度を検証、次段強化ポイントを整理した。

ベンチマークテストB（LLM連携CEA/CEA-MPXによるCIViC大量エビデンス自動要約とその評価）資料

ベンチマークテストB（LLM連携CEA/CEA-MPXによるCIViC大量エビデンス自動要約とその評価）資料

ベンチマークテストA（LLM連携CEA/CEA-MPXによるCIViC大量エビデンス自動要約とその評価）資料

CIViCは臨床エビデンスを起点としたデータ構造に特徴があり、ライセンスによる制限がないため、生成AIによる分析の第一選択になる。