McMasterのAIモデル、初期試験で新たな抗菌薬候補を設計

McMaster Universityの研究チームは、創薬を劇的に加速できる新たな生成人工知能（AI）モデルを開発し、初期試験ではすでに全く新しい抗菌薬を設計した。4月23日に発表され、Molecular Systems Biologyの6月号の表紙にも選ばれた新たな研究で、チームはこのモデルを検証し、synthecinと呼ばれる新規の水溶性化合物を特定した。

SyntheMol-RLと呼ばれるこの新モデルは、最大460億種類に及ぶ膨大な化学空間を探索できるよう訓練されている。これは、現実的に実験室で試験可能な範囲をはるかに超えており、大規模スクリーニングでも上限は約100万分子にとどまる。約150,000種類の分子「ビルディングブロック」と50種類の化学合成反応を活用し、このAIモデルは構造的に新規な抗菌薬候補を生成するよう設計されている。

従来のSyntheMolは、他の重要な特性を考慮せず、抗菌活性を持つ分子のみを設計していた。過去2年間で、チームはStanford Universityの共同研究者とともにモデルを改良し、実験室での開発が容易で、かつ体内で可溶性を示す可能性が高い抗菌化合物のみを生成するようにした。

研究チームは、強化されたこのモデルに対し、Staphylococcus aureusによる感染症を治療できる水溶性抗菌薬の生成を課題として与え、短期間で複数の有望候補を得た。モデルが提案した79種類の抗菌化合物の中から、研究グループは特に興味深い1つの化合物に注目した。それは、S. aureusに対する抗菌活性を持つ可能性が高いとみられる、新規の水溶性化合物だった。

この新たなコンピューター設計の薬剤候補は、その後実験室で外用クリームとして製剤化され、通常の薬剤には耐性を示す創傷感染モデルマウスで試験された。Synthecinは感染制御に非常に高い有効性を示し、外用薬として極めて良好に機能した。また将来的には、全身投与への応用や最適化も可能であることを示唆する初期的な有望性も示した。

チームは、この薬剤がどのように細菌を阻害するのかをまだ解明していない。これは安全性プロファイル、ひいては将来臨床現場に到達する可能性を判断するうえで重要な段階である。研究グループは現在、この重要な作用機序の研究を精力的に進めている。

synthecinの発見は、このAIモデルが高い可能性を持つ薬剤候補を迅速に生成できることの裏付けとみなされており、創薬の負担を「実用的な化合物を見つけること」から「それらを設計し最適化すること」へと移しつつある。このモデルは疾患非依存的に構築されており、この転換は抗菌薬探索だけでなく、他の生化学分野にとっても重要だと研究者らは述べた。