薬剤発見チームに研究をセッションを超えて持続させるAIを提供
先月調査した薬剤メカニズムは、今日実行している臨床試験のクエリに影響を与えるべきです。MemoryLakeは、セッションを超えた製薬研究をつなぎ、安全データのコンフリクトを自動的に浮き彫りにし、手動アップロードなしで4,000万件以上の学術論文と200万件以上の薬剤記録にAIがアクセスできるようにします。
記憶の問題
製薬研究は本質的に累積的です — 各発見は以前の研究に基づいています。しかし、AIセッションは累積的ではありません。研究者が新しいチャットを開くたびに、同じ化合物の背景を貼り付け、メカニズム仮説を再説明し、3回前に確立された規制コンテキストを再構築しています。2つのソースからの安全データが矛盾する場合、自動的なフラグはなく、ただ静かに上書きされるだけです。
MemoryLakeの異なる点
4,000万件以上の論文と200万件以上の薬剤記録への内蔵アクセス
MemoryLakeは、PubMed、arXiv、bioRxivの学術文献、50万件以上の臨床試験、2百万件以上のFDA/DrugBank薬剤記録をネイティブデータセットとして含んでいます。AIセッションから直接クエリできます — アップロード不要、前処理ステップなし。
矛盾する安全データのコンフリクト検出
2つのソースが薬剤相互作用、毒性、またはメカニズムに関して異なる発見を示すとき、MemoryLakeのFact Memoryは両方に帰属を付けてコンフリクトをフラグします。矛盾は下流の分析に影響を与える前に浮き彫りになります。
研究の継続性を全研究ライフサイクルにわたって
Event Memoryは、臨床マイルストーン、規制提出、試験フェーズの遷移を順番に追跡します。Conversation Memoryは、すべてのAI研究セッションを永久に保存します。最後のセッションを実行したチームメンバーに関係なく、プロジェクトを正確に前回の状態から再開できます。
永続無料 · クレジットカード不要
仕組み
- 接続 — 内蔵の製薬データセットに直接アクセスするか、REST API、Python SDK、またはドキュメントアップロードを介して内部研究を持ち込むことができます。MemoryLakeのD1エンジンは、複雑なPDF研究論文や臨床文書を自動的に解析します。
- 構造化 — 薬剤の事実、規制の発見、試験イベント、セッション研究は、適切な記憶タイプに保存され、完全な出所追跡が行われます。保存されたすべての事実にはその出所が付随します。
- 再利用 — Claude、ChatGPT、Gemini、または内部モデルエンドポイントなど、サポートされている任意のAIモデルが同じ持続的研究記憶から引き出します。コンテキストを再構築することなく、異なるタスクのためにモデルを切り替えられます。
ビフォー & アフター
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Continuing a compound investigation | Re-paste prior research into every session | Full research history loads automatically |
| Contradictory safety findings | May go undetected until review stage | Conflict detection flags discrepancies with sources |
| Literature review | Manual search and upload of papers | 40M+ papers queryable directly in-session |
| Cross-researcher continuity | Context lives in one researcher's session | Shared memory accessible across the team |
対象
MemoryLakeは、文献レビュー、化合物分析、臨床試験の追跡、規制準備を含む長期的な研究サイクルを通じて作業する製薬研究チームと薬剤発見科学者のために構築されています。進行中の試験データを管理する臨床科学者や、安全性の発見と提出履歴の持続的で監査可能な記録が必要な規制業務チームにも同様に役立ちます。
このユースケースを自分のアカウントで試す
ある製薬企業は第 II 相試験のプロトコルを共有メモリに保存しています：投与量、併用禁止薬、肝安全性、適格基準、来院ウィンドウ、重篤な有害事象の報告について 6 ページ。試験アシスタントは MemoryRouter 経由でそこから研究チームに回答します。ルールそのものを聞けば正しく答えます。そのルールを被験者に当てはめるよう求めると（「今朝 93 kg、今日の投与量は？」）、正しいページがプロンプトに貼られていても間違えることが多いのです：上限 160 mg なのに「180 mg」、上限 75 歳なのに 76 歳に「適格」、ALT が休薬ラインを超えているのに「No record」。問題は検索ではありません。ルールを一字一句引用させ、1 行に 1 ステップずつ計算させると大半が直り、残る誤りは人が確認できる 1 行に現れます。
見られるもの
- プロトコル 6 ページを MemoryLake にインポート。
search --types document --top-k 1はプロトコルが扱う 13 問すべてでルールの載ったページを見つけ、アプリがそのページをプロンプトに貼ります - 15 問（ルールを問う 6 問、被験者に当てはめる 7 問、プロトコルにない 2 問）を gpt-4o-mini でそれぞれ 3 回、計 8 回の実行：正しいページがプロンプトにあるとき、ルールそのものは 144 回中 144 回正解、同じルールの当てはめは 168 回中 90 回
- ルールを引用してから計算させると：当てはめ問題は 168 回中 131 回正解。引用されたルールは 168 回すべてページと一字一句一致し、残る誤答はどれも誤ったステップが見えます（「Day 32 (6 November 2026)」）
- ほかに、最初の設定としての
router chat --boundary、1 問をステップごとに解くaskサブコマンド、ローカル Web UI
必要なもの: MemoryLake の API キー · memorylake CLI · Python 3.9 以上
実行する
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/rule-application-memory export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
動作を見る · 実際の録画、未編集
関連するユースケース
よくある質問
内蔵の製薬データはどれくらい最新ですか？
内蔵の製薬データはどれくらい最新ですか？
MemoryLakeの内蔵データセットには、PubMed、arXiv、bioRxivからの4,000万件以上の学術論文、50万件以上の臨床試験、2百万件以上のFDA/DrugBank薬剤記録が含まれています。これらは維持されているデータセットであり、いつでも内部研究データで補完できます。
規制目的のための記憶の出所はどのように機能しますか？
規制目的のための記憶の出所はどのように機能しますか？
MemoryLakeに保存されたすべての事実には完全な出所が付随します — 出所文書、作成したセッション、および変更の完全な監査履歴。Gitのようなバージョン管理により、保存された発見の履歴を確認でき、これは特に規制文書要件に関連しています。
敏感な化合物および試験データは安全ですか？
敏感な化合物および試験データは安全ですか？
はい。すべてのデータはAES-256でエンドツーエンド暗号化されています。MemoryLakeはISO 27001認証を受けており、SOC 2 Type IIに準拠し、GDPRおよびCCPAの要件を満たしています。内部研究データは組織のアカウント内に留まり、外部で使用されることはありません。