原題: 課題から機会へ: DeSci が科学をどのように再考するか
原典: Binance Research

原文編集および翻訳: Will Awang

古代から、皇帝や将軍たちは不死への限りない憧れを抱いており、これは今日でも同様です。生命の継続と科学のフロンティアの探求の追求は、ブロックチェーン技術の助けを借りて新たな方向に進んでいます。分散型科学 (DeSci) の台頭は、科学の最先端領域の探究に新たな希望と可能性をもたらします。

DeSci で最初に注目したのは、Pfizer による VitaDAO への投資でした。これは、Web3 分野における Pfizer の最初の投資であるだけでなく、DeSci 分野に対する伝統的な製薬大手の認識とサポートを示すものでもあります。これを私自身のデジタルヘルスケアにおける起業家としての経歴と組み合わせて、DeSci を通じてビジネス モデルをどのように再考するかについて考え始めました。

Binance Research が発表したこの DeSci 調査レポート「課題からチャンスへ: DeSci が科学を再考する方法」では、まず科学研究プロセスにおける「死の谷」現象を提唱し、次に DeSci を紹介し、DeSci の革新的なソリューションを通じて「死の谷」に対応しました。最後に、市場における現在の DeSci の状況をまとめ、DeSci は今日の科学研究の実施方法に影響を与えるほど成熟していると述べています。現在の状況にはいくつかのギャップと課題がありますが、研究における「死の谷」に対処することはすでに大きな前進です。

研究報告の考えに従って、実際、科学研究を商業化に変えるプロセス全体において、DeSci はブロックチェーン技術と Web3 とさらに統合することができます。医療研究開発を例に挙げてみましょう。 · データ収集：初期の基礎研究やトランスレーショナルリサーチのデータはDePINを通じて取得でき、AIを使用してこれらのデータをさらに強化することができます。これは、世界的な範囲をカバーし、インセンティブを提供するという利点があります。 · データストレージ：これらのデータは、暗号化技術を通じてチェーン上に保存できるため、データの不変性とセキュリティが維持され、誰もがアクセスできる新しい形式の公開が構築され、科学的発見の複製可能性と再現性の問題をある程度解決します。 · 利益共同体：DAO組織によって策定されたルールを通じて、基礎研究と臨床治療の間の利益共同体が実現されます。このルールはさらに拡張され、研究全体、臨床、商品化、医師と患者のシナリオなどの複数のリンクをカバーし、すべての関係者がウィンウィンの状況を実現できます。

DeSci が描く将来の姿は、共通の目標とビジョンを持ち、資本利益に制約されず、ブロックチェーン技術と Web3 を深く融合し、科学的発見を促進し、実質的な製品の実装を加速し、社会全体の発展と進歩を促進する、多者間利益コミュニティで構成された分散型組織 (DAO) です。

DeSci はまだ初期段階ですが、今日の科学研究の実施方法に積極的な影響を与えています。

以下は、「課題から機会へ: DeSci が科学をどのように再考するか」の内容です。お楽しみください。

01 コア ビュー

· 科学研究プロセスは、特に基礎研究を実際のアプリケーションに移行するトランスレーショナル リサーチにおいて、大きな課題に直面しています。 「死の谷」現象により、研究プロジェクトの 80%～90% が臨床試験前に失敗し、候補薬のわずか 0.1% しか治療薬として承認されません。

· 学術界、資金提供機関、産業界の間でインセンティブが一致していないと、研究開発資金の不足、科学者と臨床医の連携の低下、科学的発見の再現性の低下などの課題が生じ、最終的にはほとんどの研究が「死の谷」で停滞することになります。

· 分散型科学 (DeSci) は、Web3 スタックを活用して、上記の課題に対処できる革新的な科学研究モデルを作成する運動です。

· 分散型自律組織 (DAO)、ブロックチェーン、スマート コントラクトを使用することで、DeSci は重要な調整問題を解決できます。これにより、さまざまな利害関係者グループが資本利益を調整できるようになり、研究を臨床段階に進めるインセンティブが生まれます。

· 市場では現在、DeSci 分野における 4 つの主要なイノベーション領域が特定されています。

- インフラストラクチャ。DeSci DAO の基礎となる、資金調達プラットフォームや DAO ツールなどのサブセクターが含まれます。

- 世界中でイベントを主催する草の根 DeSci コミュニティや、複数の利害関係者からの一貫したビジョンを持つ DAO などの研究。

- 出版および査読プラットフォームを含むデータ サービス。これらのプラットフォームは、オープン アクセスの科学出版物をサポートするほか、強力なデータ整合性と共同アクセス制御を提供するデータ管理ツールもサポートします。

-Memes は、科学実験に直接資金を提供したり、他の DeSci プロジェクトへの投資手段として機能したりします。

· 既存のスタックはすでに基礎研究やトランスレーショナル リサーチをサポートできますが、製品が患者に直接利益をもたらす分野である臨床研究にはあまり適していません。

· 要約すると、分散型科学は、今日の科学の実施方法に影響を与えるほど成熟しています。現状ではいくつかのギャップや課題がありますが、研究における「死の谷」に対処することはすでに大きな前進です。

02 はじめに

2.1 伝統的な科学研究の背景

科学産業における新しい知識と発明を生み出すプロセスは、さまざまな段階、主に基礎研究と臨床研究の 2 つの段階に分けられます。これら 2 つの主要な段階は、トランスレーショナル リサーチによって結び付けられています。 トランスレーショナル リサーチの主な機能は、基礎研究の結果を、臨床研究を通じてテストできる実用的なアプリケーションに変換することです。このプロセスの最終的な目標は、研究の発見を商品化し、社会に利益をもたらす製品を生み出すことです。

（図 1：「死の谷」は基礎科学と臨床科学の間の段階であり、ほとんどの研究が失敗する場所です）

ただし、このプロセスにおける最大の課題の 1 つは、「死の谷」現象であり、効果的なトランスレーショナル リサーチの欠如により多くの科学的取り組みが失敗します。

米国国立衛生研究所 (NIH) によると、研究プロジェクトの 80% ～ 90% は人間を対象とした臨床試験に進む前に失敗しています。さらに、FDA の承認を受ける薬剤 1 つにつき、開発されたものの最終的に失敗した薬剤候補が 1,000 種類以上あります。その後の段階になっても課題は残り、実験薬の約 50% が第 III 相臨床試験で失敗します。これを大局的に見ると、新薬候補が前臨床研究から FDA 承認に進む確率はわずか 0.1% です。この驚くべき統計は、大学や研究機関で開発された知識やイノベーションを、人間に適用できる実際の製品や治療法に変換することの大きな課題を浮き彫りにしています。

（図 2: 世界の研究開発費 10 億ドルあたりに承認される新規分子の数は減少しています）

これらの課題を悪化させているのは、医薬品開発における研究開発プロセスの非効率性の増加です。米国では、新薬の開発と承認にかかるコストが約 9 年ごとに倍増しており、これはムーアの法則の逆であるエルームの法則として知られています。理由としては、規制基準の厳格化、既存の医薬品とは異なるニーズを満たす新たな医療の発見に対する参入障壁の高さ、臨床試験を設計し実行する契約研究機関にかかるコストの高さなどが挙げられます。この現状が続くと、2043年までにバイオ医薬品業界が単一の医薬品を開発するのにかかるコストは160億ドルにまで達する可能性があります。この経済的負担により、業界はより収益性の高い医薬品の開発に注力することが多く、他の重要な健康ニーズに対処する緊急性が軽視されてしまうことがよくあります。

この非効率性は重大な経済的、社会的影響を及ぼすでしょう。研究開発費の高騰と頻繁な失敗により医療費が高騰し、最終的には患者、政府、保険会社が負担することになります。さらに、研究結果を実行可能な治療法に転換する作業が遅れたり失敗したりすると、患者は命を救う可能性のある機会を得られなくなることが多く、公衆衛生上の課題が悪化します。たとえば、少数のグループに影響を与える希少疾患や症状は、治療が緊急に必要であるにもかかわらず、利益が少ないとみなされて見過ごされがちです。

2.2 ほとんどの研究が「死の谷」から抜け出せない理由

根本的な問題は、インセンティブ メカニズムの不整合にあり、それが 3 つの大きな課題、つまり 資金不足、研究者と臨床医の連携の低下、科学的発見の再現性と再現性の低さにつながっています。これらの課題は、最終的に研究を「死の谷」へと導きます。

これらの主な課題については、以下でさらに詳しく説明します。

2.2.1 資金不足

特に基礎研究段階から臨床研究段階に移行する場合の資金不足は、資金提供者と研究者のインセンティブの不一致や、助成金審査プロセスの透明性の欠如に起因する可能性があります。

資金提供者の観点からは、継続的な収益を生み出すことができる製品に変換できる研究が優先されます。その連鎖的な影響として、資金獲得の競争を考えると、研究者は資金提供者の期待に沿って研究する傾向が強くなり、研究がより保守的になり、事実上イノベーションが阻害されることになります。

さらに、不透明なレビュー プロセスにより、1 つの提案が異なるグループに提示された場合、異なる結果が生じる可能性があります。助成金審査委員会が無給の場合、競合する研究者からの偏見、細部への配慮不足、助成金承認の大幅な遅延など、他の複雑な問題が発生する可能性があります。つまり、研究者は実験を行うよりも、科学界での地位を確立するために出版物の発行に多くの時間を費やす傾向があるということです。

2.2.2 研究者と臨床医の連携の低下

ほとんどの研究が「死の谷」で停滞することを考えると、トランスレーショナル リサーチ中の基礎研究者と臨床医の連携は非常に重要です。

効果的なコラボレーションにより、基礎研究や標的研究アプローチからのバイオマーカーを統合した革新的な臨床試験の設計が容易になります。たとえば、腫瘍学は共同研究を通じて大きな進歩を遂げており、研究室で行われた遺伝的および分子的な発見が、特定の癌のサブタイプに対する標的療法や試験設計に直接反映されています。この相乗効果により、後期試験の失敗のリスクが軽減され、患者に効果的な治療を提供できる可能性が高まります。

しかし、現時点では、基礎科学者（発見に重点を置く）と臨床医（患者ケアと臨床研究に重点を置く）が協力するインセンティブはほとんどありません。基礎科学研究の昇進は、臨床科学や医学の進歩への貢献ではなく、助成金の支給数や一流学術誌への論文掲載数に結び付けられることが多い。むしろ、多くの臨床医の成功は、何人の患者を治療するかによって決まり、研究を実施したり資金調達の機会を追求したりする時間や意欲がないことが多いのです。

その結果、2 つのグループは別々に作業することになり、実験結果と臨床的関連性を組み合わせる可能性が低下しました。

2.2.3 科学的発見の再現性と再現性の低さ

再現性とは、元の研究と同じデータ、方法、計算手順を使用して一貫した結果を得る能力を指します。一方、再現性とは、以前と同じ科学的発見を生み出すために新たな研究を実施することを意味します。科学的発見が繰り返し可能で再現可能でなければ、基礎研究の有効性や合理性を証明することが難しくなり、臨床応用への展開が難しくなります。

動物実験を人間に適用する難しさにより、非効率性が生まれています。動物実験のうち、人間の反応に応用できるのはわずか 6% だと言われています。方法論の違い（チューブのコーティングの種類、細胞の成長温度、培養中の細胞の撹拌方法など）などの他の問題によっても、結果を完全に再現できなくなる可能性があります。

問題の規模は主に科学の複雑さに起因するものですが、出版社と初期段階の研究者の間のインセンティブの不一致も、科学的発見の再現性と再現可能性の欠如の一因となっています。出版された論文は信頼性を高め、資金を受け取る可能性を高めることができるため、出版社は初期段階の研究者の育成において重要な役割を果たします。その結果、最初の試みで統計的に有意な結果を得た研究者は、実験を繰り返す傾向が低くなり、代わりに直接発表するようになります。

03 分散型科学 101

3.1 DeSci とは何ですか?

分散型科学（DeSci）は、Web3 スタックを使用して新しい科学研究モデルを作成するための運動です。

ブロックチェーンには、上記の課題に対処するための独自の利点があります。すべての利害関係者の利益が考慮されるように、進捗状況を追跡および記録するための透明性と不変の方法を確保しながら、資金を調整するための信頼性のない方法を提供します。

DeSci は暗号通貨業界ではまだ初期段階にあります。 これは、時価総額が17億5,000万ドル強であることと、CoinGeckoのDeSciカテゴリーで追跡されているプロジェクトが57件しかないという事実からもわかります。これを比較すると、DeFAI（Defi x AI Agent）はわずか41のプロジェクトで合計時価総額が27億ドルであるのに対し、より広範なCrypto AIの時価総額は470億ドルです（2025年1月15日現在）。

3.2 DeSci が「死の谷」に対処する方法

前述のように、ほとんどの研究はインセンティブの不一致により「死の谷」で失敗し、資金不足、協力関係の減少、科学的結果の再現性や再現性の低下などの課題につながります。 DeSci は、分散型自律組織 (DAO)、ブロックチェーン、スマート コントラクトを使用して、この調整問題を解決できます。

以下では、Binance Research が DeSci が既存の課題に対してどのようにソリューションを提供しているかをまとめています。まず、明確さと理解のしやすさのために表形式で示し、その後詳細に説明します。ムーブメントとして、DeSci はこれらの課題に次のように取り組んでいます。

3.2.1 DeSci が資金不足に対処する方法

DAO は研究資金の資本形成手段として機能することができ、参加者は患者、研究者、投資家のコミュニティの組み合わせになります。関係者は、研究を臨床段階に進め、最終的には商業化するという共通の目標を共有しているため、研究が「死の谷」を越えるのを支援するという共通の動機を持っています。

決定は分散型トークンガバナンスを通じて行われ、投票は透明かつ民主的な方法で実施できます。スマート コントラクトは、透明性を確保しながら、DAO によって決定されたパラメータを適用します。例としては、プログラム的にリリースされるマイルストーンファンディング、資金提供を受けた科学研究によって生成された知的財産 (IP) のトークン化、利益を一致させるためにすべての DAO 参加者に IP を細分化して配布することなどが挙げられます。

全体として、DeSci 分野の DAO は、さまざまな関係者を調整して、信頼のない方法で共通の目標に向かって協力することにより、基礎研究から臨床研究まで、統合されたエンドツーエンドのアプローチを提供できます。

3.2.2 研究者と臨床医の協力関係の減少という問題に DeSci がどのように対処しているか

前述のように、協力関係の減少の主な理由は、研究者と臨床医の間のインセンティブ メカニズムの違いです。これは、DAO に参加することで対処できます。DAO では、DAO の作成時に研究仮説、実験方法、パラメータについて合意することができ、それによって研究結果を調整できます。 IP トークン化と組み合わせることで、研究者と臨床医の両方が十分なインセンティブと報酬を得て、研究を臨床段階に進めることができます。

コラボレーションを促進するその他のツールとしては、インセンティブ付きのピアレビューを奨励するプラットフォームがあります。このプラットフォームでは、レビューが成功した後にスマートコントラクトを介して報酬をプログラム的に配布できます。これにより、早期に情報を提供することで臨床医と研究者の距離を縮めることができ、成功すれば研究を臨床段階での実際の実施に導くことができます。また、さまざまな DeSci DAO、ピアレビューの取り組み、臨床実装などへの貢献に基づいて、科学コミュニティのメンバーを中心にオンチェーンの評判システムを構築し、科学の進歩のために行われたすべての作業が適切に評価されるようにすることも可能です。

3.2.3 DeSci が科学的発見の再現性と再現性の低さの問題を解決する方法

この問題を解決する 1 つの方法は、研究方法、実験設計、およびすべてのステップをブロックチェーンに記録することです。ブロックチェーンは不変の台帳であり、これにより他の研究者が行われた実験を完全に把握し、実験を繰り返したい場合にすべての変数を照会できるようになります。

さらに、Web3 プリミティブを使用すると、オープンで誰もがアクセスできる新しい形式の出版を構築でき、すべての研究 (失敗した研究も含む) を共有できます。これにより、失敗した実験のデータも依然として価値があるため、成功した実験のみが公開されるという出版バイアスが排除されます。

DeSci が役立つもう 1 つの分野は、データの整合性とコンプライアンスです。従来のアーカイブストレージはこのニーズを満たすことができますが、通常は磁気テープを使用するため、データの取得が遅くなります。科学研究は動的な性質を持ち、複数の関係者間で同じデータを処理し、同時にデータを不変かつ安全に保つ必要があるため、分散型ストレージとデータ ウェアハウスが解決策となります。これらは、重要なデータ アクセス制御を提供し、単一障害点を排除することで冗長性を高め、共同作業のための高速データ取得を可能にします。これにより、科学研究の厳密性が高まり、再現可能な結果が得られる可能性が高まります。

04DeSci ランドスケープの概要

4.1 主要なイノベーション領域

Binance Research は、DeSci ランドスケープにおける 4 つの主要なイノベーション領域を特定しました: インフラストラクチャ、リサーチ、データ サービス、ミーム。

· インフラストラクチャには、資金調達プラットフォームや DAO ツール (IP トークン化、DAO の形成、法的契約など) などのサブセクターが含まれます。これらは科学的発見の最前線にある DeSci DAO の基礎を形成します。

· 研究には、DeSci Global、DeSci Collective などの草の根コミュニティが含まれます。これらは、DeSci 愛好家を結びつけるために世界中でイベントを主催しており、また、複数の利害関係者の共通の関心を集める DAO もあります。これらの DAO は、長寿、脱毛、女性の健康など、さまざまな科学分野に焦点を当てることが多いです。

· データ サービスには、科学出版物へのオープン アクセスを可能にしてコラボレーションを促進する出版およびピア レビュー プラットフォームと、強力なデータ整合性と適切なアクセス制御を提供するデータ管理ツールが含まれます。

· ミームは市場における個人投資家の関心を表し、通常は学術界に限定されている DeSci 分野への認知度と教育を高めることができます。一部の Memecoin は科学実験に直接資金を提供しますが、他の Memecoin は他の DeSci プロジェクトへの投資手段として機能します。

4.2 注目すべきサブセクター

A. インフラストラクチャ: 知的財産 (IP) のトークン化/断片化

知的財産 (IP) のトークン化は、研究とイノベーションにおける根本的な障壁、つまり知的財産 (IP) の収益化と流動性に対処することで、トランスレーショナル サイエンスの発展に変革的な役割を果たします。

従来の IP 管理およびトランザクション システムは扱いにくく、集中化されており、小規模な関係者がアクセスできないことが多く、発見を商品化して実際のアプリケーションに変換する速度が制限されます。ブロックチェーン技術を活用することで、IP トークン化は分散化された透明性の高いフレームワークを構築し、研究者、投資家、その他の利害関係者が革新的なプロジェクトに効率的に参加し、資金を調達できるようにします。

IP トークン化では、知的財産をデジタル資産に変換し、取引可能かつ流動性のあるものにします。 Molecule のようなプロジェクトは、IP-NFT (知的財産非代替トークン) と知的財産トークン (IPT) の概念を導入することで、このプロセスを具体化します。 IP-NFT は知的財産をチェーン上に持ち込み、断片化により複数の利害関係者が知的財産を共同で管理できるようになります。望ましい結果は、利害関係者の調整により、研究を臨床段階に進め、最終的には商業化するために十分な資金を確保することです。

B. インフラストラクチャ: DAO の形成

DAO インフラストラクチャは、科学の分散化における重要なイノベーションであり、患者、科学者、バイオテクノロジーの専門家のコミュニティが共同で科学プロジェクトに資金を提供し、管理し、所有することを可能にします。従来の科学研究への資金提供は、中央集権的な機関、厳格なゲートキーピング、不透明なプロセスによって制限されることが多い。 DAO インフラストラクチャは、科学的イニシアチブの計画、資金調達、ガバナンスのための透明性の高い分散型フレームワークを提供することで、このパラダイムを打ち破ります。

DAO を通じて、利害関係者はリソースをプールし、共同で意思決定を行い、科学研究の軌道に直接影響を与えることができます。一例として、BioDAO の作成、資金調達、ガバナンスをサポートする BIO プロトコルがあります。各 BioDAO は独自の専門知識を持ち、長寿 (VitaDAO)、冷凍保存 (CryoDAO)、脱毛 (HairDAO)、女性の健康 (AthenaDAO) など、さまざまな科学分野に焦点を当てています。

C. インフラストラクチャ: 資金調達プラットフォーム

Web3 資金調達プラットフォームは、プロセスを分散化し、より幅広い参加を可能にすることで、科学研究への資金調達方法を変えています。従来の研究資金は助成金や機関の支援に頼ることが多く、時間がかかり、官僚的で、範囲が限られている場合があります。クラウドファンディング形式を通じて、研究者は資金提供者、コミュニティ、協力者と直接つながる機会が得られ、より透明性が高く包括的な資金調達エコシステムが促進されます。

これらの資金調達プラットフォームは、資金の受益者という点でも異なる場合があります。例としては、Catalyst（DeSci IP への資金提供を目的としたもの）、Bio.xyz Launchpad（DeSci DAO への資金提供を目的としたもの）、pump.science（化合物のテストへの資金提供を目的としたもの）などが挙げられます。

Web3 の構成可能性により、さまざまなクラウドファンディング プラットフォームが研究のあらゆる段階で関係者を調整できるようになり、シームレスな資金調達エコシステムが実現します。たとえば、Bio.xyz を通じて資金提供を受けた DeSci DAO は、Catalyst を通じて特定の IP 研究のための資金を組織したり、pump.science を通じて透明な方法で化合物をテストおよび検証したりすることができます。

D. データ サービス: 出版/査読プラットフォーム

科学研究を出版するための従来のモデルは、多くの場合、時間がかかり、費用がかかり、アクセスしにくく、論文処理費用 (APC) が高く、査読の透明性が限られています。さらに、研究者が査読プロセスへの貢献に対して評価や報酬を受け取ることはほとんどありません。これにより、レビュー プロセスが遅くなり、利益相反による偏りが生じる可能性が高まります。全体として、これは科学の進歩の速度を妨げ、より幅広い人々が知識にアクセスできることを制限しています。

インセンティブ付きピアレビューおよび出版プラットフォームは、出版、レビュー、共同作業などの貢献に対して研究者が報酬を得られるオープンで透明性の高いシステムを構築することで、これらの問題に対処することを目指しています。これらのプラットフォームは、ブロックチェーン技術とコミュニティガバナンスを統合することで、科学的知識へのアクセスを民主化し、研究の普及を加速し、世界中の研究者間のコラボレーションを促進します。一例として、ResearchHub があります。ここでは、研究者は論文の査読や、興味のある科学分野で志を同じくする人々との共同作業に対して、少額の報酬を得ることができます。科学コミュニティへの積極的な貢献はオンチェーンで記録され、科学者の評判を高め、監査やアクセス制御などの機能を利用できるようになります

ここで、AI との交差点が興味深いものになります。 OpenAI を使用して数学の誤りを見つける AI エージェント yesnoerror などのプロジェクトはすでにオンラインになっています。事実上ダウンタイムなしで、数学的なエラーを発見し、偽造されたデータを識別し、科学的完全性を損なう可能性のある数値の不一致を大規模に検出できます。

E. データ サービス: データの相互運用性と整合性

ヘルスケアおよびバイオメディカル研究業界は、断片化されたデータ システム、透明性の欠如、患者中心の実践の欠如に悩まされています。患者は研究のために貴重なデータや生体試料を寄付することがよくありますが、寄付がどのように使用されるかについては可視性も制御力もなく、生み出された科学的価値や商業的価値から利益を得ることはほとんどありません。こうしたギャップは、特に疎外されたコミュニティや代表性の低いコミュニティの間で、不信感、プライバシー侵害、関与の低下につながります。

データの相互運用性と整合性は、患者に透明性、制御、利益の共有を提供し、研究者、機関、企業間のシームレスなコラボレーションを可能にするシステムを構築することで、これらの問題に対処することを目的としています。相互運用性システムにより、さまざまなデータ ソースを調整し、データのプライバシーと整合性を保護しながらネットワーク上で利用できるようになります。これにより、最終的には科学的発見が加速され、臨床開発が効率化され、生物医学研究への信頼が構築されます。

一例として、医療機関を結び付け、ユーザー所有のヘルスケア アプリケーションをサポートするように設計された分散型プラットフォームである AminoChain が挙げられます。これにより、患者は自分のデータとサンプルを管理できるようになり、データの使用方法の透明性が確保され、研究によって生み出された価値を共有できるようになります。その他の分散型データ ソリューションには、Filecoin、Arweave、Space and Time などがあります。これらのソリューションでは、データが単一障害点なしで安全に保存され、柔軟なアクセス制御が提供されるため、データが適切に処理されます。

05 結論

DeSci はまだ初期段階ですが、科学に対するこの分散型アプローチは、今日の科学の実施方法においてますます重要になるでしょう。 DeSci は、研究の初期段階から関係者を調整し、研究を臨床段階に進めるのに十分な関心を確保する可能性を秘めています。

分散型の方法で研究を調整するためのインフラストラクチャはすでに存在しています。連携した利害関係者は、科学研究における共通の関心を DAO の形で公式化し、資金を提供して研究を実施し、その結果生じる知的財産を所有し、データ保護ガイドラインの範囲内でデータを安全に共有して、さまざまな科学コミュニティ間のコラボレーションを強化することができます。

ただし、既存のスタックは基礎研究やトランスレーショナル研究には適していますが、臨床研究には適していません。前者の研究段階では、より信頼性の低い調整が求められますが、後者の段階では、規制当局、製薬会社、物理学研究所などの中央集権的なグループとの調整が必要になります。

さらに、DAO の合法性については、現在も議論と規制の策定が続いている分野です。 Ooki DAO事件では、米国北カリフォルニア地方裁判所がOoki DAOは商品取引法上の「人」であるとの判決を下し、DAOが法的責任を問われる可能性があるという前例を作った。この決定は、ガバナンスに参加するトークン保有者が DAO の行動に対して個人的な責任を負う可能性があることを示唆しているため、DAO メンバーにとって重大な意味を持ちます。 DAO の扱いに関して明確さが欠けていることを考えると、潜在的な資金提供者が躊躇する可能性があります。

全体として、DeSci は今日の科学研究の実施方法に影響を与えるほど成熟しています。現在の状況にはいくつかのギャップと課題がありますが、研究における「死の谷」に対処することはすでに大きな前進です。

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