AIによる抗生物質の革新で耐性菌への安全で効果的な治療法が実現へ希望

Tokyoテキサス大学オースティン校の研究者たちは、AIを活用して新しい抗生物質を開発しました。これは世界中で大きな健康問題となっている耐性菌と闘うために役立つ可能性があります。この研究は、ChatGPTと同様の大規模な言語モデルを使用して行われ、Nature Biomedical Engineeringに発表されました。

研究者たちは当初、強力だが人間に有害な抗菌薬であるプロテグリン-1に注目しました。彼らはAIを用いてこの抗生物質を人間にとって安全なものに再設計したいと考えていました。これにより、安全性の高いバージョンである「細菌選択的プロテグリン-1.2」（bsPG-1.2）が生まれました。初期の動物実験では、bsPG-1.2を投与されたマウスは、未処置のマウスに比べて臓器に存在する細菌が少ないことが示されました。

主要な手法には次の点が含まれていました。

• プロテグリン-1の7,000以上のバリエーションを作成。
• 抗生物質の効果を失うことなく改変の可能性を特定。
• 何百万ものバリエーションを評価するタンパク質LLMを訓練。
• 人間の細胞に害を与えず、細菌の膜を標的とするbsPG-1.2の開発をチームで導く。

タンパク質やペプチドの工学における機械学習は大きな進歩です。以前は、優れた分子を見つけるためには、多くの実験室での作業と一つ一つの個別のテストが必要でした。機械学習を活用することで、このプロセスが迅速かつ効果的に行われ、有用な化合物をより速く見つけることができます。

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AIは新しい分子を発見することで、新薬の開発を支援します。また、既存の抗生物質をより安全で効果的に改良することにも役立ちます。例えば、AIがテキスト中で同様の単語をグループ化する技術は、タンパク質の配列に対しても応用できます。タンパク質において、細菌と戦うような類似した機能を持つ配列は一緒にグループ化されます。このため、研究者は効果的な変異体を迅速に見つけることができます。

AIの進歩によって、医療分野に大きな影響を与える可能性があります。抗生物質だけでなく、他の薬にも同様の方法が応用されるかもしれません。これにより、治療法の開発がより迅速になり、特定の病原菌に対して適切に調整されたものになることでしょう。

この研究は、異なる分野が協力することの重要性を示しています。生物学、AI、そして機械学習を組み合わせることによって、これらの分野が単独で取り組んでいた場合には達成できないかもしれない結果を得ることができます。このプロジェクトは、国立衛生研究所やウェルチ財団などの複数の組織から支援を受けました。これは、このような革新的な研究を支えるための継続的な資金提供の必要性を強調しています。

UTオースティンは、AIが様々な分野でどれほど重要であるかを示すために、2024年を「AIの年」と名付けました。この研究は、抗生物質耐性のような大きな問題を解決し、より優れた治療法を早期に提供する方法としてAIがどのように役立つかを示しています。