MIT、薬剤耐性淋病とMRSAを標的とした2つの新規抗生物質を開発するために生成AIを活用

マサチューセッツ工科大学 MITの研究者らは、薬剤耐性淋病とMRSAに有効な2種類の新しい抗生物質をAIを活用して開発した。これは、毎年数百万人の死因となっている感染症と闘うための新たな戦略となる可能性がある。 

研究チームは生成AIアルゴリズムを活用し、36万種類以上の潜在的化合物を作成し、計算によって抗菌活性をスクリーニングしました。最も有望な候補化合物は、既存の抗生物質と比較して構造的に独特であり、細菌細胞膜を破壊するこれまで知られていないメカニズムによって作用すると考えられます。この手法により、全く新しい化合物の生成と評価が可能になり、研究者たちはこのアプローチを他の化合物にも拡張する予定です。 抗生物質を設計する 他の細菌種を標的とする。 

過去 45 年間に承認された新しい抗生物質のほとんどは既存の薬のバリエーションであり、一方で細菌の耐性は増加し続け、毎年 5 万人近くの死者を出している。 

この問題に対処するため、MITの抗生物質AIプロジェクトはAIを活用し、既存の化合物と全く新しい仮説上の分子の両方を探索しました。抗菌活性を予測するように訓練された機械学習モデルを用いて、チームはまず数百万もの化学フラグメントをスクリーニングし、毒性がある可能性のあるものや既存の抗生物質と類似するものを除外しました。 

その後、彼らは2つの生成 AIアルゴリズム CReMは、原子や基の追加、置換、削除によって分子を改変し、F-VAEは、学習した化学パターンに基づいて断片から完全な分子を構築します。このAI駆動型プロセスによって約7万個の候補分子が生成され、淋菌に対する活性について計算的にスクリーニングされました。 

この中から約 1,000 個の化合物が絞り込まれ、そのうち 80 個は合成可能であり、そのうちの 1 つの化合物 (NGXNUMX) は、細菌膜合成に不可欠なタンパク質を標的とすることで、実験室とマウスの両方で薬剤耐性の淋菌に対する強力な活性を示し、新しい作用機序を示しました。

第2ラウンドの研究では、生成AIを使用して新しい化学空間を探索します

追跡研究では、研究者らは生成AIを活用し、グラム陽性細菌であるS. aureusを標的とした全く新しい分子を設計しました。CReMアルゴリズムとF-VAEアルゴリズムを用いることで、AIはフラグメント制約なしに、原子の組み合わせを支配する化学規則のみに基づいて化合物を生成できました。 

このAI主導のアプローチにより、29万以上の候補分子が生成されました。その後、チームは計算フィルターを適用し、毒性、不安定性、または既存の抗生物質との類似性が予測される化合物を除外することで、候補化合物プールを約90種類に絞り込みました。 

合成・試験が可能な22の分子のうち、1つが実験室試験において多剤耐性黄色ブドウ球菌（S. aureus）に対する強力な抗菌活性を示しました。その主要化合物であるDNXNUMXは、マウスモデルにおいてMRSA皮膚感染症を効果的に治癒しました。 

広大な化学空間を自律的に探索する AI の能力により、単一のタンパク質を標的とするのではなく、細菌の細胞膜を広範囲に破壊する新しいメカニズムを持つ分子の発見が可能になりました。 

抗生物質AIプロジェクトの非営利パートナーであるPhare Bioは、NG1とDN1をさらなる前臨床研究に向けて最適化しています。研究チームは、これらのAI主導の設計プラットフォームを、結核菌や緑膿菌などの他の病原体にも適用する予定です。

細菌耐性が既存の治療法を上回り続けている一方で、この研究は AI がこれまで未開拓だった化学空間の領域を探索できることを示し、抗生物質開発を事後対応型から戦略的で積極的な設計へと転換する機会を提供しています。