人工知能は耐性菌と戦う可能性のある革新的なウイルスを生成する
歴史上初めて、研究者らは人工知能（AI）を利用して、自然界には存在しない合成ウイルスを開発した。サイエンス誌の記事で詳述されているこの微生物は、実験室で自己複製する能力を持っています。研究著者らによると、この成果は抗生物質に耐性のある感染症の治療を変える可能性があるが、この論文はまた、生物学的安全性に関する重要な議論のきっかけにもなったという。
米国のスタンフォード大学とアーク研究所の研究者の監督のもとに作られたウイルスは人には感染しない。それらはバクテリオファージとして知られており、細菌をもっぱら攻撃する生物です。科学者たちは、何百万ものゲノムで訓練された AI モデルを採用することで、これらの微生物のこれまでに見たことのないバージョンを何百も設計しました。
研究室での合成プロセスの後、ウイルスのうち 16 種類が、重篤な尿路および腸感染症を引き起こす可能性のある細菌である *大腸菌* の菌株を破壊する機能と効果があることが証明されました。これらの人工ウイルスで作られたカクテルは、耐性菌を克服する能力があり、同様の特性を持つ天然の微生物と比較して優れた性能を示すことが示されています。
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人工知能によるゲノム作成技術の進歩
著者らによれば、達成された成果は合成生物学の分野にとって重要なマイルストーンとなる。これは、アルゴリズムが単離された遺伝子だけでなく完全なゲノムを設計できることを証明しています。これまで、遺伝子構成の複雑さのため、この能力は人工知能の手が届かないものでした。
しかし、その熱意には懸念も伴いました。米国のジョンズ・ホプキンス大学健康安全センターのトム・イングレスビー氏とモーリッツ・ハンケ氏は、同じく『サイエンス』誌に掲載された記事の中で警告を発した。 「これは生命科学への応用には有望だが、バイオセーフティーとバイオセキュリティーに関する差し迫った問題も提起している。生成AIを使用してウイルスゲノムを組み立てる能力はすでに存在しているが、それを安全に制御するガバナンスは存在していない」と研究者らは書いている。
バイオセーフティの専門家にとって、この研究は技術進歩の速度と国際的な管理メカニズムとの間のギャップが拡大していることを浮き彫りにしている。この懸念は、人には感染しないウイルスを用いて厳格な安全プロトコルの下で行われた研究そのものに焦点を当てているのではなく、将来的には同様の技術がより危険な微生物に適用される可能性があるということに焦点を当てている。 Science誌に寄稿した文章の中で、イングレスビー氏とハンケ氏は、課題は人工知能モデルの制御だけではなく、「DNAを合成する企業やこれらの微生物を生産できる研究所を含む、デジタル配列を実際の生物に変換することを可能にする生態系全体」であると述べた。
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研究著者自身も記事の中で、将来のアプリケーションは厳格なセキュリティメカニズムに依存することを認めています。しかし、彼らは、バクテリオファージが科学界によく知られており、人間に病気を引き起こすことができない小さなウイルスであるからこそ、この研究がバクテリオファージに焦点を当てていることを明らかにした。
抗生物質耐性との戦いに期待できる効果
スタンフォード大学とアーク研究所の科学者らも、特に多くの細菌が抗生物質に対する耐性を獲得している時期には、この技術の潜在的な利点が顕著であることを強調している。世界保健機関 (WHO) によると、このカテゴリーの医薬品の有効性の喪失は世界の公衆衛生に対する最大の脅威の 1 つであり、新たな治療法の探索が強化されています。
AI によって数百のバクテリオファージの作成が可能になったため、著者らは、最も耐性のある菌株にも対抗できる武器を自由に使えるようになったと主張しています。 「細菌が人工ウイルスの1つに対する耐性を獲得すれば、その薬は終わりだ。しかし、混合物中に遺伝的に異なるウイルスがいくつか含まれている場合、細菌がカクテル全体に対する耐性を獲得することはより困難になるだろう」と研究著者の1人である生化学エンジニアのブライアン・ヒエ氏はメモで説明した。
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『サイエンス』誌に記載されている実験は単なる概念実証、つまりアイデアが技術的に実行可能であることを証明するものにすぎないが、日枝氏は同様のアプローチを他の有害な細菌を標的とするウイルスの開発にも使用できると考えている。その中には、結核の原因となり抗生物質メチシリンに耐性がある*黄色ブドウ球菌*や、重篤な院内感染の主な原因の1つである*緑膿菌*が含まれます。
