MIT、AI活用で新抗生物質の腸内細菌標的メカニズムを解明

2025年10月04日

MITのAIが新抗生物質の作用機序を100秒で予測し実験で検証
従来18ヶ月の研究期間を6ヶ月に短縮、コストも97%削減
クローン病関連細菌を標的とする選択的抗生物質を発見

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AIが革新する薬物作用機序の解明プロセス

MIT CSAILとマクマスター大学の研究チームは、生成AI「DiffDock」を活用して新抗生物質エンテロロリンの作用機序を予測することに成功しました[1]。従来の薬物作用機序解明には18ヶ月から2年の期間と200万ドルのコストが必要でしたが、AIを活用することで6ヶ月、6万ドルまで大幅に短縮・削減されました[2]。

DiffDockは薬物分子がタンパク質とどのように結合するかを予測する生成AIモデルで、わずか100秒でエンテロロリンがLolCDEタンパク質複合体を標的とすることを正確に予測しました[3]。この予測は後の実験で完全に検証され、AIが単なる分子発見から作用機序の理解まで担える可能性を実証しました。

この成果は製薬業界にとって革命的な意味を持ちます。薬物開発において最も時間とコストがかかるプロセスの一つである作用機序解明が、AIによって劇的に効率化されたのです。これは料理のレシピを知らずに美味しい料理を作るのと似ていた従来の薬物開発が、AIによって「なぜ効くのか」を事前に理解できるようになったことを意味します。この技術により、より安全で効果的な薬物の開発が加速され、患者により早く治療選択肢を提供できるようになるでしょう。

腸内細菌を選択的に標的とする新抗生物質の発見

研究チームが発見したエンテロロリンは、クローン病に関連する腸内細菌を選択的に抑制する一方で、有益な腸内細菌は保護する特性を持っています[4]。この選択性は、従来の広域抗生物質が引き起こす腸内フローラの破綻という問題を回避する可能性があります。

AIの予測により、エンテロロリンはLolCDEタンパク質複合体を標的とすることが明らかになりました。このタンパク質複合体は細菌の外膜リポタンパク質の輸送に関与しており、その阻害により特定の病原性細菌の生存を困難にします[5]。実験による検証では、AI予測の正確性が完全に確認されました。

この発見は抗生物質耐性問題への新たなアプローチを示しています。従来の抗生物質は「絨毯爆撃」のように腸内細菌を無差別に攻撃していましたが、エンテロロリンは「精密誘導弾」のように特定の標的のみを狙い撃ちします。これにより、有益な腸内細菌を温存しながら病原性細菌のみを除去できる可能性があります。特にクローン病のような炎症性腸疾患の治療において、腸内環境を破壊することなく症状を改善できる革新的な治療法となる可能性があります。

産業界への実用化に向けた展開

研究成果を受けて、バイオテクノロジー企業Stoked Bioがエンテロロリンの商業化権を取得し、3年以内の人間での臨床試験開始を目指しています[6]。同社は現在、人間での使用に向けた薬物の最適化を進めており、炎症性腸疾患治療の新たな選択肢として期待されています。

MIT CSAILのレジーナ・バルジライ教授は、この研究がAIの役割を「活性分子の特定」から「作用機序の説明」へと拡張したと述べています[7]。これにより、製薬業界における人工知能と人間の協働による薬物開発の新時代が始まったと評価されています。

この産業化への動きは、学術研究から実用化への橋渡しの重要性を示しています。どれほど優れた研究成果でも、実際の患者に届かなければ意味がありません。Stoked Bioによる商業化は、AI予測技術が単なる研究ツールから実際の医療現場で使用される技術へと発展していることを物語っています。また、3年という比較的短期間での臨床試験開始予定は、AI活用により開発プロセス全体が加速されていることを示しており、患者にとって朗報と言えるでしょう。

まとめ

MITとマクマスター大学による今回の研究は、AI技術が薬物開発プロセスを根本的に変革する可能性を実証しました。従来の時間とコストを大幅に削減しながら、より精密で効果的な治療法の開発を可能にするこの技術は、医療業界全体に大きな影響を与えることが予想されます。特に抗生物質耐性問題や炎症性腸疾患治療において、新たな希望をもたらす画期的な成果と評価できるでしょう。