AI がスーパーバグに対する抗生物質開発の MIT 研究を推進
昨年、米国のマサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者らは、効果的な抗生物質となる可能性のある全く新しい分子を開発するという、人工知能システムに対する革新的な挑戦を開始した。
数か月にわたる集中的なトレーニングの後、人工知能はわずか 1 ～ 2 日で 2,900 万以上の新しい分子を生成することに成功しました。これは創薬の新時代を画す偉業です。
従来、新薬の特定は時間のかかる複雑な手順でした。しかし、人工知能の応用によってこの状況に革命が起こり始めており、プロセスが大幅にスピードアップすることが期待されています。
MIT の研究は、世界中で年間 100 万人以上の死者を出している抗生物質に耐性を持つようになった感染症との闘いに焦点を当てています。既存の医薬品の能力は、これらの脅威の進化に追いついていません。
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マサチューセッツ工科大学の医工学教授ジェームズ・コリンズは、数十年にわたる耐性病原体の増加と新しい抗生物質の開発の減少との間の不均衡を強調した。
人工知能は抗生物質化合物の作成において進歩する
ジャーナル「Cell」に掲載された最近の研究は、コリンズ研究所の抗生物質 AI プロジェクトの一環であり、医学の重要な進歩を達成する上で人工知能が重要な役割を果たしていることが実証されています。
研究チームはAIが生成した化合物のいくつかを合成し、そのうちの1つを使用してマウスの耐性感染症を根絶することに成功した。分子を生成する別の方法を用いた追加のテストでも肯定的な結果が繰り返され、重篤な感染症を治療するための完全に AI 設計の医薬品開発の実現可能性が確固たるものになりました。
抗生物質開発における現在の課題
新しい抗生物質を作成する従来の方法には、化合物を個別に試験するか、有望な分子がないか土壌サンプルを分析することが含まれます。このプロセスは、現在のニーズに対して非効率であることが判明しています。
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1980年代以来、FDA（米国食品医薬品局）は数十の新しい抗生物質を承認してきたが、そのほとんどは既存の薬を少し改良したものである。
新薬の開発にはかなりの時間がかかり、人体での治験はまだ初期段階にあり、長期間かかることが予想されます。
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コリンズ氏は、過去数十年間は「発見の空白」が特徴で、新しい抗生物質が登場したが、それらは以前の抗生物質と非常によく似ており、単に適応されたバージョンだったと説明した。
コリンズ氏によると、状況は経済問題によってさらに悪化しているという。抗生物質の開発には、たとえばがんや高血圧の治療薬と同様のコストがかかります。
違いは使用期間にあります。抗生物質は数日間使用されますが、がんや高血圧の薬は数か月または数年間使用されます。その結果、新しい抗生物質が生み出す利益はほんの一部となり、複雑な感染症の市場には選択肢がほとんど出てきません。
現代医学における人工知能
コリンズの研究室は、約 20 年間、抗生物質の研究に専念してきました。 6 年前、チームは発見のための主要なツールとして人工知能に焦点を当てることに決めました。当初、AI は既知の化合物のライブラリーを分析するために使用され、革新的な方法で感染症と戦うことができる分子の同定につながりました。
非営利団体である Phare Bio は、最も有望な化合物を市場に出すことを目的として、このプロジェクトから設立されました。ハリシンはもともと2009年に糖尿病の治療のために開発された薬剤だが、後にチームが強力な抗生物質作用があることを発見した薬剤の臨床試験を開始することが期待されている。
新薬の開発には引き続き時間がかかり、人体での治験にも時間がかかりますが、AI はすでに発見の初期段階を加速しています。この進歩により、コストが削減され、成功の可能性が高まります。
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コリンズ氏は、人工知能によって従来のライブラリーで利用できるものよりもはるかに広い化学スペクトルを探索することが可能になり、まったく新しい分子への道が開かれたと述べた。
同氏によると、プロジェクトで使用されるすべての AI 手法は他の種類の治療法の開発にも簡単に適用できるため、同じアプローチを他の医療分野にも適用できるとのことです。
