MITのAI新薬開発：ディープラーニングが抗生物質7種を発見

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MIT AI 新薬開発: ディープラーニングが抗生物質7種を発見した

  • 生成AIが数百万個の候補分子から抗生物質7種を発見
  • 耐性菌標的NG1、DN1化合物動物実験成功
  • ARPA-H支援で15個の新規抗生物質設計に着手

何が起きたのか？

MITの研究陣が生成AIを活用して耐性菌を攻撃する新しい抗生物質を設計した。[MIT News] James Collins教授チームはディープラーニング、遺伝的アルゴリズム、変分自己符号化器を結合して数百万個の候補分子を生成した。24個を合成してテストした結果、7個が抗菌活性を示した。[MIT News]

NG1は多剤耐性淋菌を、DN1はメチシリン耐性黄色ブドウ球菌（MRSA）を標的とする。両化合物とも低い耐性発生率を示した。[MIT News]

なぜ重要なのか？

抗生物質耐性は21世紀最大の保健危機だ。既存の新薬開発は10年以上、数十億ドルかかる。AIはこの過程を変える。Collinsチームは2020年Halicinで初のAI発見抗生物質を披露し、今回は新しい分子を最初から設計した。

MIT EECSのRegina Barzilay、Tommi Jaakkola教授、Harvard Wyss InstituteのDonald Ingber教授が協力する。非営利Phare Bioが発見と臨床の間の隔たりを埋める。

今後どうなるのか？

AI新薬のボトルネックは今や実験検証だ。Phare Bioのような仲介組織が実験室から病院までの経路を短縮する。ARPA-H支援で15個の抗生物質設計が進行中だ。

よくある質問 (FAQ)

Q: AIが作った抗生物質は既存とどう違うのか？

A: AIは数百万個の分子を同時に探索して人間が見逃すパターンを見つける。既存方式は既知の構造を変形するが、AIは完全に新しい分子を最初から設計する。NG1、DN1は既存になかった構造だ。

Q: 生成AI抗生物質はいつ使えるのか？

A: 現在動物実験を通過した。臨床試験まで数年かかる。Phare BioがARPA-H支援で15個の候補を開発中だ。早ければ5年以内に初の臨床結果が出る可能性がある。

Q: 耐性菌問題をAIが解決できるのか？

A: 完全な解決は難しい。しかしAIは耐性が生じる前に新しい抗生物質を迅速に設計する。今回の化合物は低い耐性発生率を示し、既存より有利な出発点だ。

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参考資料

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