Daniel McKinnonの研究室は、遺伝子実験のコストを1検査あたり5万ドルから0.50ドルへと引き下げ、希少疾患の診断に取り組んでいます。パイプラインは、1枚のプレートで384件の実験を並行して実行するロボット自動化（数千件を順番待ちで処理）、AIが設計するプライマーと実験プロトコル、そして膨大な出力データセットをAIで解析するというものです。想定される用途は、胎児肺細胞における変異の影響のプロファイリングです。10万倍のコスト削減は、単一の画期的な発見によるものではありません。自動化されたウェットラボ、AIによる設計、AIによる解析を大規模に組み合わせたことで、効率が積み重なった結果です。これが実用化されれば、希少疾患研究の経済性は一変します。これまで法外に高額だったことが、まとめて大量に実施しても当たり前のコストになるのです。