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2025-10-15 08:30:00
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人工知能 (AI) がバイオテクノロジーの世界にますます統合されるにつれて、その最新の応用の 1 つはペプチドの発見と設計です。これは、機械学習と深層学習を使用して、治療用ペプチドや食品や化粧品などの分野のペプチドの発見、新規設計、最適化を加速することで、従来の手法を超えた急速に台頭している分野です。
ペプチドとは何ですか?
ペプチドはアミノ酸の短鎖であり、タンパク質の構成要素です。これらは体内でメッセンジャーとして機能し、細胞の治癒、成長、修復などのさまざまな生物学的プロセスの調節を助け、皮膚におけるコラーゲンやエラスチンなどのタンパク質の形成を含む多くの身体機能にとって重要です。
「植物、人間、細菌など、異なる種間のすべての相互作用はペプチド相互作用を介して行われるため、私はそれらを生命の言語と呼んでいます」と、AIを使用して天然の生理活性ペプチド成分を発見することに重点を置いているアイルランドのバイオテクノロジー、Nuritasの創設者兼最高経営責任者（CEO）のノラ・カルディ氏は述べています。
カルディ氏はLabiotechに対し、ヘルスケアの観点から、ペプチドには小分子など他の種類の薬剤に比べて、いくつかの説得力のある利点があると語った。 「それらは有効性が高く、非常に安全で、自然界に存在し、持続可能な方法で製造することができます。ペプチドが非常に有効なのは、驚くべき特異性で正確な生物学的標的と相互作用するためです。ペプチドは、一部の合成薬のように蓄積したり、有毒な代謝物を生成したりしません。」
AI を活用してペプチドを発見および設計する方法
従来、ペプチド創薬には生化学および医化学のアプローチが使用されてきました。しかし、これらは実験的および経験的な方法に依存しており、多くの場合、かなりの時間、リソース、専門知識が必要です。特に、考えられるペプチド配列の数が指数関数的に多く、すべての潜在的な候補を実験的にテストすることが非現実的であるため、従来のペプチド創薬を取り巻く主要な課題の 1 つが探索する必要がある広大な化学空間であることを考慮すると、これらは重要です。
AI をバイオテクノロジーのあらゆる分野に組み込むというアイデアは、特定のプロセスを高速化することであるため、ここで AI が非常に役立ちます。 AI ベースのペプチド設計には、一般に、標的親和性、選択性、バイオアベイラビリティなどの望ましい特性に基づいて、多数のペプチド配列を生成および評価できるアルゴリズムの使用が含まれます。最終的に、これらのアルゴリズムは、従来の方法よりも包括的かつ効率的に大規模な化学空間を探索できるようになります。
ヌリタスのAIアプローチ
AI がペプチド設計にどのように正確に使用できるかについて、カルディ氏はヌリタスのテクノロジーがどのように機能するかを説明しました:「当社の AI 主導の発見プロセスは非常に洗練されています。それは、さまざまな自然源からのタンパク質配列の膨大なデータベースを分析するアルゴリズムから始まります。AI 拡大鏡 [Nuritas’ technology] は、特定のペプチド配列と生物学的活性を結び付けるパターンを認識するように訓練されています。また、ペプチドが採用する最終的な 3D 構造、ペプチドが特定の生物学的標的とどのように相互作用するか、安定性やバイオアベイラビリティーの要因など、他の複数の要因も同時に考慮されます。これらの要素は、ペプチドが効果的であるかどうかを決定するのに役割を果たします。」
AI Magnifier が有望な候補者を予測すると、Nuritas はその候補者を研究所で検証します。 「このアプローチの利点は、試行錯誤ではなく予測 AI によって導かれることです。従来の発見では、機能する化合物を見つけることを期待して何千もの化合物をスクリーニングする可能性があります。当社の AI Magnifier は分野を劇的に絞り込み、最も成功する可能性が高いペプチドを直接示します。」
カルディ氏は、重要なことに、すべての検証実験がアルゴリズムにフィードバックされ、時間の経過とともに予測がより正確になるため、同社のテクノロジーは継続的に学習していると付け加えた。 「こうした効率性は、資源の無駄を最小限に抑え、不必要な実験を減らし、持続可能な健康増進成分への道を加速するのにも役立ちます。」
デューク大学がペプチド発見を加速する AI プラットフォーム PepPrCLIP を開発
ペプチドを設計する最近開発された AI プラットフォームのもう 1 つの例は、デューク大学のものです。 OpenAI の画像生成モデルからインスピレーションを得た新しいアルゴリズムは、実験用の有望なペプチドを迅速に特定し、幅広い疾患の治療に画期的な可能性をもたらします。
デュークの研究者らは、ペプチドの 3D 構造をマッピングする代わりに、生成的な大規模言語モデルからインスピレーションを得ました。彼らのソリューションである PepPrCLIP は、2 つの重要なコンポーネントを組み合わせたものです。 PepPr は、特定の特性を持つ新しい「ガイド」タンパク質を設計する、天然タンパク質配列の膨大なライブラリーで訓練された生成アルゴリズムです。もう 1 つは OpenAI の画像キャプション マッチング アルゴリズムから適応した CLIP で、これらのペプチドをスクリーニングし、ターゲットの配列のみに基づいてターゲット タンパク質に最も一致するものを特定します。
「OpenAIのCLIPアルゴリズムは言語と画像を結びつけます。『犬』というテキストがあれば、犬の画像が得られるはずです」とチームリーダーのプラナム・チャタジー氏はプレスリリースで説明した。 「言語と画像の代わりに、ペプチドとタンパク質を照合するようにトレーニングしました。PepPr がペプチドを作成し、適応した CLIP アルゴリズムがそれらのペプチドをスクリーニングして、どれが適切に照合するかを教えてくれます。」
3D タンパク質構造に依存する既存のペプチド生成プラットフォームである RFDiffusion に対するテストでは、PepPrCLIP がより高速で、ターゲットタンパク質により一貫して適合するペプチドを生成することが証明されました。このプラットフォームの有効性は、デューク大学医学部、コーネル大学、サンフォード バーナム プレビーズ メディカル ディスカバリー研究所の研究者との協力を通じてさらに検証されました。
ペプチド発見における AI モデルのトレーニングにおいて、可用性と品質の点でデータに関して課題があるかどうか尋ねられたとき、カルディ氏は次のように説明しました。「私たちの分野では、データは絶対にチャンスであると同時に課題でもあります。私たちはデータ生成に関して非常に戦略的である必要がありました。私たちは独自のデータセットの作成に多大な投資をしてきました。私たちがテストするすべてのペプチド、実行するすべての生物学的アッセイは、私たちの知識ベースに追加され、私たちのアルゴリズムをより強力にします。」 さらに、質の高いデータが最も重要です。低品質のデータは低品質のモデルをトレーニングし、低品質の製品を生成します。」
AI設計ペプチドの応用
AI によって設計されたペプチドは、抗菌、抗ウイルス、抗がん療法の開発に医療に応用されており、抗生物質耐性、がん、その他の疾患などの症状を治療できる可能性があります。また、化粧品業界ではアンチエイジングや皮膚の再生製品として、また抗酸化作用や免疫調節作用があるため機能性食品にも使用されています。
実際、食品と栄養は、AI が設計したペプチドが現時点で最も商業的な可能性を秘めているとカルディ氏は考えています。 「私たちは今、パーソナライズされた栄養学における革命の真っ只中にいます。AIによって発見されたペプチドを食品に組み込むことで、睡眠のサポートから筋肉の回復促進に至るまで、特定の健康上の利点を提供することができます。特に興味深いのは、これらのペプチドの多くが植物由来の原料に由来し、環境への影響を軽減しながらより健康的な食品成分を生み出すことができることです。」
例えば、カルディ氏によれば、ヌリタスは2つの植物ペプチド成分を商品化した。タンパク質の効果を高めるPeptiStrongと、より深くより良い睡眠の質をもたらすPeptiSleepである。これらはどちらも粉末、飲料、バーなどの形式で使用されており、「顧客はこれらを楽しみながら、切望されている健康上の利点を得ることができます」。
AI によって設計されたペプチドも治療薬として進歩し始めています。 5月にはバイオテクノロジー企業ProteinQureが 閉まっている トリプルネガティブがんに対するファーストインクラスのペプチド薬物複合体であるPQ203の最初の臨床試験の開始を支援するための1,100万ドルのシリーズA資金調達ラウンド。同社は、「AIによって設計された初のペプチド治療薬をクリニックに導入する」と考えられるものを進めていると述べた。最初の患者さん 投与されました 9月に行われた薬剤候補の第1相試験で。
AI とペプチドの使用が実際にどのように始まっているかを示す、治療分野におけるもう 1 つの最近の出来事は、 合併 AI に焦点を当てた創薬企業 2 社、Tandem AI と Pepetual Medicines の提携により、小分子とペプチドの発見のためのプラットフォームを統合します。この動きは、AIの使用を小分子を超えて、ますます人気が高まっている医薬品クラスのペプチドに拡大する取り組みを反映している。
新興分野: ペプチドの黄金時代の始まり?
「私たちは今、ペプチドの黄金時代になると私が信じている時代の始まりに立っています…」とカルディ氏は語った。 「AIはそれを解く鍵です。今後数年間で、AIによって発見され市場に流通するペプチドの数が劇的に増加すると予想しています。この技術は急速に成熟しており、私たちが得ている初期の成功によってアプローチが検証されています。これにより、この分野により多くの投資とイノベーションが呼び込まれるでしょう。」
同氏は、消費者、規制当局、企業のすべてがより良い健康ソリューション、製品、成分を求めており、業界の成分に対する考え方に関しても広範な変化が起きていると指摘した。 AI 設計のペプチドは、「臨床的に効果的で科学的に検証され、環境にも配慮した成分」を提供することで、これらの需要を満たす可能性があります。
AI が創薬にますます組み込まれるにつれ、市場規模は大幅に拡大すると予想されており、2024 年には 63 億 1,000 万ドルと推定されています。 投影された 2034 年までに 165 億 2,000 万ドルに増加し、2025 年から 2034 年まで年間平均成長率 (CAGR) 10.10% で成長すると予想されています。
そして、バイオテクノロジー企業や製薬企業の間でペプチド医薬品の人気が高まるにつれて、ペプチド医薬品の発見と設計に AI を使用することも標準になる可能性があります。
「最終的に、私はAIが設計したペプチドが私たちの生活の日常的な一部となる未来を思い描いています。賢く発見され最適化された自然自身のペプチドを使用して、何十億もの生活を改善する世界が見えています」とカルディ氏は強調した。
抗マラリア薬の発見と開発の進歩
このウェビナーでは、最近のイノベーションが抗マラリア薬の発見と開発をどのように変革しているかを探ります。高度なスクリーニング技術、新規化合物の開発、データ主導の意思決定により、研究者がどのように候補選択を加速し、寄生虫耐性を克服し、研究開発パイプライン全体での治療効果を高めることができるかをご覧ください。
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