研究者たちは、生成AIを活用して薬剤耐性菌を排除することができる化合物を設計しています

Publié le 15 8月 2025 à 09h26
modifié le 15 8月 2025 à 09h27

最近の人工知能に関する進展は、抗生物質治療の分野を革命的に変えています。MITの研究者たちは、Neisseria gonorrhoeaeやStaphylococcus aureusなどの多剤耐性細菌と戦うことができる革新的な化合物を設計しました。この大胆なアプローチは、未知の化学領域を探求するために生成的AIアルゴリズムを利用し、これによって新しい作用機序が明らかになりました。

細菌の抵抗力に対抗する緊急性が高まっており、これらの感染症に関連する年間約500万人の死亡が報告されています。これらの新しい発見は、効果的で持続可能な抗生物質の開発に対する希望の光を提供します。この研究の影響は公衆衛生にとどまらず、世界規模での医療治療の未来にも及びます。

新しい抗生物質の設計

MITの研究者たちは、薬剤耐性感染症と戦うことができる革新的な抗生物質を設計しました。これには、Neisseria gonorrhoeaeメチシリン耐性Staphylococcus aureus(MRSA)が含まれています。この革新は、科学者たちが3600万以上の抗微生物化合物を生成した生成的人工知能アルゴリズムの使用に基づいています。

医薬品製造におけるAIの活用

生成的アルゴリズムを使用して、研究チームはこれまで想像し得なかった広大な化学空間を探求しました。このプロセスにより、従来の抗生物質とは異なる構造候補が生まれました。実施されたアプローチは、細菌の細胞膜を攪乱する新しいメカニズムを統合し、したがって新しい化合物の効果を高めています。

候補の選定プロセス

プロジェクトは、さまざまな原子の組み合わせで構成される約4500万の化学フラグメントを生成することから始まりました。次に、機械学習モデルのシステムを使用して、この広大なライブラリを洗練し、人間の細胞に対して毒性があると考えられるフラグメントやすでに存在する抗生物質に似たフラグメントを排除しました。

有望なフラグメントの特定

いくつかの実験サイクルの後、研究者たちはF1と呼ばれるフラグメントを隔離しました。これはN. gonorrhoeaeに対して有望な活性を示しました。このフラグメントは、2つの異なる生成的アルゴリズムを使用して他の化合物を生成する基盤となりました:

  • CReMは、特定の分子を改変し、原子を追加または置き換えます。
  • F-VAEは、化学フラグメントから完全な分子を構築します。

これらのプロセスにより、約700万の候補が生成され、そのうち約1000が合成試験のために事前選定されました。その中で80種類の化合物が製造に成功し、特にN. gonorrhoeaeに対して非常に効果的な候補NG1が明らかになりました。

代替物の試験結果

試験の結果、化合物NG1は、ラボモデルや薬剤耐性の淋病感染に対して効果的であることが証明されました。この成功は、細菌の外膜合成をターゲットとしたLptAタンパク質との相互作用に基づいています。

グラム陽性細菌の探求

研究の第二の側面は、グラム陽性のS. aureusによる感染症との戦いに関するものでした。チームは、初期の制約なしに同じアルゴリズムを適用し、2900万以上の新しい分子を生成しました。再び、候補は、多剤耐性株に対して効果的である可能性があるものを特定するために、厳密にフィルタリングされました。

テストされた22種類の分子のうち、6種類がS. aureusに対して顕著な抗菌能力を示し、特に候補DN1は、マウスモデルにおいてMRSAによる皮膚感染を排除しました。

研究の展望

非営利パートナーであるPhare Bioは、さらなる試験に向けてNG1DN1の開発に尽力しています。このパートナーシップは、研究を他の病原体に拡大する意欲を更新します。すでに、Mycobacterium tuberculosisPseudomonas aeruginosaなどの興味深い細菌に焦点を当てたイニシアティブが進行中です。

薬剤設計において新しい限界を超えようとする研究者たちの決意は明らかです。細菌の抵抗が増大する中、より多くの治療オプションが手の届くところにあります。コラボレーションと革新は、薬剤耐性感染症との戦いにおけるこの大きな進展の原動力です。これらの問題に関する詳細については、この記事をこちらでご覧ください。

よくある質問

これらの新しい化合物はどのようなタイプの細菌をターゲットにしていますか?
新しい化合物は、主に薬剤耐性のNeisseria gonorrhoeaeメチシリン耐性Staphylococcus aureus(MRSA)をターゲットとしています。

研究者たちはどのように生成的AIを研究に活用しましたか?
研究者たちは、より3600万の理論的な化合物を設計するために生成的AIアルゴリズムを利用し、その後、抗微生物特性に基づいてフィルタリングしました。

発見された抗生物質候補の特徴は何ですか?
候補は、異なる構造を持ち、新しいメカニズムによって作用し、主に細菌細胞膜を攪乱します。

この新しい抗生物質は、既存の抗生物質とどのように異なりますか?
古典的な抗生物質は、しばしば古い化合物のバリエーションですが、これらの新しい抗生物質は前例のない化学構造を持っています。

実験室での試験結果はどうでしたか?
試験では、新しい化合物の一つであるNG1が、実験室及びマウスモデルにおいてNeisseria gonorrhoeaeを排除するのに非常に効果的であることが示されました。

今日、なぜ新しい抗生物質を開発することが重要なのですか?
抗薬剤耐性の細菌感染が急速に増加しており、これが年間500万人の死亡を引き起こしているため重要です。

未踏の化学空間の研究の重要性は何ですか?
未踏の化学空間を探ることで、未知の作用機序が発見され、耐性細菌に対抗できる新しい化合物が特定される可能性があります。

Phare Bioはこれらの新しい化合物の開発にどのように関与していますか?
Phare Bioは、研究者たちと協力して、NG1DN1などの化合物を試験に適するように改良しています。

新しい抗生物質には既知の副作用がありますか?
初期の研究では、副作用が明確に設定されていませんが、すべての候補は臨床試験前に毒性が試験されます。

抗生物質の研究の未来には何が期待されますか?
研究は他の病原体に対する新しい抗微生物候補の発見に向かうでしょう。特にMycobacterium tuberculosisPseudomonas aeruginosaに注目しています。

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