AIが絶滅動物から新薬を発見する時代へ

薬剤耐性菌による年間400万人の死者。ペンシルベニア大学の研究者がAIで絶滅動物のDNAから抗生物質を発見し、ポスト抗生物質時代に立ち向かう。

400万人。これは現在、薬剤耐性菌による感染症で年間亡くなる人の数だ。そして2050年までに、この数字は800万人を超えると予測されている。

10代の頃、セサール・デ・ラ・フエンテは世界最大の問題を列挙し、政府がその解決にかける予算の逆順でランク付けした。薬剤耐性がリストの最上位に来た。それから20年が経ち、問題は解決されるどころか悪化の一途をたどっている。

「ポスト抗生物質時代」の脅威

現在40歳のデ・ラ・フエンテは、ペンシルベニア大学の生体工学・計算生物学者として、人工知能を使ってこの危機に立ち向かっている。彼が警告するのは「ポスト抗生物質時代」の到来だ。

従来治療可能だった大腸菌や黄色ブドウ球菌などの一般的な細菌が薬剤耐性を獲得し、感染が致命的になる時代。「抗生物質の発見パイプラインは危険なほど細い」と、彼はMITの合成生物学者ジェームズ・コリンズと共著した論文で述べている。

問題の根本には、抗生物質の使用・過剰使用・誤用がある。そして従来の薬剤発見・製造・試験方法は法外に高コストで、しばしば行き詰まりに終わる。「過去に抗生物質開発を試みた多くの企業が、最終的に十分な投資収益率を得られずに倒産している」とデ・ラ・フエンテは説明する。

マンモスから蘇る分子

デ・ラ・フエンテのアプローチは革新的だ。彼のチームは、AIツールを訓練してゲノムの奥深くから抗生物質特性を持つペプチドを探索している。ペプチドとは、最大50個のアミノ酸が結合した分子で、これらを自然界では見られない構成も含む様々な配置に組み立てることを目指している。

彼の探求は思いがけない場所で有望な候補を発見した。2025年8月、彼のチームは古代の単細胞生物である古細菌の遺伝コードに隠されたペプチドを記述した。それ以前には、ヘビ、ハチ、クモの毒から候補リストを発掘していた。

最も興味深いのは「分子的絶滅復活」と呼ぶプロジェクトだ。絶滅種の公開された遺伝子配列から機能的分子を探索している。対象種にはネアンデルタール人やデニソワ人などの古人類、マンモスなどの大型動物、古代のシマウマやペンギンも含まれる。

地球の生命史において、今日役立つ可能性のある抗菌防御機構を進化させた生物がいたかもしれない。これらの失われたコードから、mammuthusin-2（マンモスDNA由来）、mylodonin-2（大型ナマケモノ由来）、hydrodamin-1（古代海牛由来）といった名前を持つ化合物が蘇った。

この分子探索により、デ・ラ・フエンテは100万を超える遺伝的レシピのライブラリを蓄積した。

AIが変える創薬の未来

従来の抗生物質発見は偶然性に依存し、不確実性と誤った方向性に満ちた「混沌とした騒々しい取り組み」だった。「科学者は土を掘り、水を掘る。そして複雑な有機物質から抗菌分子を抽出しようとする」とデ・ラ・フエンテは説明する。

しかし、合成可能な有機化合物の組み合わせは約10の60乗と推定される。参考として、地球上の砂粒は約10の18乗個とされる。「どの領域でも創薬は統計ゲームだ」と、マクマスター大学の化学生物学者ジョナサン・ストークスは述べる。「ゴールを決めるには十分なシュート数が必要だ」

ここでAIの出番となる。生物学は情報源であり、「コードの束のようなもの」だとデ・ラ・フエンテは説明する。DNAのコードには4つの文字があり、タンパク質とペプチドには20の文字がある（各文字はアミノ酸を表す）。彼の仕事は、抗菌ペプチド（AMP）をコード化する文字配列を認識するようAIモデルを訓練することだ。

多角的攻撃の可能性

AMPが魅力的な理由は、体がすでにそれらを使用していることだ。免疫系の重要な部分であり、しばしば病原性感染に対する第一線の防御となる。単一の細菌殺傷メカニズムを持つ従来の抗生物質とは異なり、AMPはしばしば多角的アプローチを示す。細胞壁と内部の遺伝物質、さらに様々な細胞プロセスを破壊する可能性がある。

細菌病原体は従来薬の単一作用モードに対する耐性を進化させるかもしれないが、多角的なAMP攻撃に対してはそうでないかもしれない。

2024年、デ・ラ・フエンテのチームは生成AI モデルを使用して合成ペプチドのスイートを設計し、別のモデルでそれらを評価した。結果として得られた2つの化合物を、薬剤耐性アシネトバクター・バウマニ株に感染したマウスで試験したところ、両方とも感染を安全かつ成功裏に治療した。

日本への影響と課題

この技術革新は日本の製薬業界にも大きな影響を与える可能性がある。武田薬品や第一三共などの日本企業は、すでにAI創薬に投資しているが、ペプチド系抗生物質の分野では新たな機会が生まれるかもしれない。

日本は世界有数の高齢化社会であり、免疫力の低下した高齢者は薬剤耐性菌感染のリスクが高い。AIによる新しい抗生物質の発見は、この社会課題への重要な解決策となる可能性がある。

しかし、課題も残る。これらのペプチドはまだ実用的な薬剤に変換されておらず、用量、送達方法、特定の標的など、多くの詳細を解決する必要がある。現在の研究はまだ発見段階にあり、臨床試験まで長い道のりがある。