現在のパンデミックにより、公衆衛生に対する別の深刻な脅威が迫っています - 抗生物質耐性の「スーパーバグ」の台頭です。 そのため、新しい抗生物質が必要ですが、その開発には時間がかかります。 会社 IBMリサーチ はこのタスクに人工知能 (AI) を適用し、 つの有望な新薬候補を非常に迅速に取得しました。
すべての生物と同様に、バクテリアは環境の変化に応じて進化するため、私たちが薬を体に注入すると、一部のバクテリアが自分自身を守る方法を理解するのは時間の問題です. 十分な時間と抗生物質の使用が与えられれば、薬剤に対して遺伝的に耐性のある微生物だけが残ります。
科学者は、2050 年までに新しい抗生物質やその他の治療法がなければ、軽度の感染症が年間最大 10 万人の命を奪う可能性があると予測しています。 新薬の開発には何年もかかり、多くの試行錯誤が伴います。 幸いなことに、これはまさに AI が得意とする種類の作業であるため、IBM は数値を計算するための新しいシステムを開発しました。
IBM の研究チームは、分子配置の可能性のある空間全体をはるかに高速に探索する人工知能システムを作成しました。 まず、研究者は、多くのペプチド配列を本質的に調べ、それらの機能とそれらを構成する分子に関する重要な情報を収集し、他のペプチドとの類似点を探すモデル (深層生成オートエンコーダー) から始めました。
次に、Controlled Latent attribute Space Sampling (CLaSS) と呼ばれるシステムが適用されます。 このシステムは、収集されたデータを使用して、特定の望ましい特性を持つ新しいペプチド分子を生成します。 この場合、それは抗菌効果です。
しかしもちろん、細菌を殺す能力だけが抗生物質の要件ではありません。人間が使用しても安全であり、理想的にはさまざまな種類の細菌に対して作用する必要があります。 したがって、AI によって生成された分子はディープ ラーニング分類器に渡され、効果のない、または有害な組み合わせが除外されます。
AI システムは 48 日以内に、20 種類の新しいペプチド抗生物質候補を特定、合成、実験しました。 そのうちの つは特に有望であることが判明し、多数の細菌に対して非常に効果的でした。 それらはまた、細胞培養およびマウスでの試験において毒性が低かった。
つの新しい抗生物質候補は、それ自体でも十分に興味深いものですが、それらが発見されたプロセスは真のブレークスルーです。 新しい抗生物質をより迅速かつ効率的に開発およびテストできるようになれば、抗生物質の時代に逆戻りするという悪夢のシナリオを防ぐことができます。
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