AIのおかげで60年以上ぶりに新しい抗生物質が発見される

人工知能 (AI) の応用は、医療の分野に大変革をもたらすことが証明されています。この技術により、科学者は60年以上ぶりに新たな抗生物質を発見することができました。

ユーロニュースによると、薬剤耐性菌（毎年世界中で何千人もの死因となっている）を殺すことができる新しい化合物の発見は、薬剤耐性との戦いにおける転換点となる。

「ここで重要なのは、どの分子が良い抗生物質を作るかを予測するためにモデルが何を学習しているかがわかることだ」とマサチューセッツ工科大学（MIT）の医学・工学教授、ジェームズ・コリンズ氏は述べた。私たちは、これまでにない方法で、化学構造の観点から、時間とリソースを節約するフレームワークと深いメカニズムの洞察をもたらします。」

ネイチャー誌に発表されたばかりのこの発見は、21人の研究者チームの共同作業によるものです。

研究チームはディープラーニングモデルを使用して、新しい化合物の活性と毒性を予測しました。
ディープラーニングでは、人工ニューラルネットワークを使用して、明示的なプログラミングなしでデータから特徴を自動的に学習し、表現します。

潜在的薬物の特定を加速し、その特性を予測し、薬物開発プロセスを最適化するために、創薬分野でますます応用されています。

この場合、研究者らはメチシリン耐性黄色ブドウ球菌（MRSA）に焦点を当てました。
MRSA 感染症の症状は、軽度の皮膚感染症から、肺炎や血液感染症などのより重篤で生命を脅かす可能性のある状態まで多岐にわたります。

欧州疾病予防管理センター（ECDC）によると、欧州連合では毎年約15万件のMRSA感染症が発生しています。同時に、このブロックでは約35,000人が抗生物質耐性菌による感染症で死亡した。

MIT の研究者チームは、膨大なデータセットを使用してディープラーニングモデルをトレーニングしました。

トレーニングデータを生成するために、約 39,000 の化合物の MRSA に対する抗生物質活性が評価されました。次に、取得したデータと化合物の化学構造に関する詳細な情報の両方がモデルに入力されます。

潜在的な薬剤の選択を絞り込むために、研究者らはさらに 3 つのディープラーニングモデルを使用しました。これらのモデルは、3 つの異なるヒト細胞タイプに対する化合物の毒性を評価するようにトレーニングされました。

研究者らは、これらの毒性予測と、以前に判明した抗菌活性を統合することで、人体への害を最小限に抑えながら細菌に対して効果がある可能性が高い化合物を特定した。

このモデルセットを使用して、約 1,200 万の化合物がスクリーニングされました。モデルは、分子内の特定の化学構造に基づいて分類された 5 つの異なるクラスから、MRSA に対して予測される活性を示す化合物を特定しました。

その後、研究者らは約280種類の化合物を入手し、実験室環境でMRSAに対してそれらをテストした。このアプローチにより、2 つの有望な抗生物質候補を特定できました。

2つのマウスモデル（MRSA皮膚感染症用とMRSA全身感染症用）を用いた実験では、各化合物によってMRSAの個体数が10分の1に減少しました。