AIは、新しい結核薬標的の検索を加速します

結核は、2022年に1,000万人以上に感染した深刻な世界的な健康の脅威です。空気中から肺に広がり、「結核」を引き起こす病原体は慢性咳、胸痛、疲労、発熱、減量を引き起こす可能性があります。感染は世界の他の地域でより広範囲に及ぶ一方で、カンザスで現在展開されている深刻な結核の発生が2人の死をもたらし、米国で最大の記録の1つになりました。

結核は通常抗生物質で治療されますが、薬物耐性株の上昇は、新薬候補者の緊急の必要性をもたらしました。

国立科学アカデミーの議事録で2月6日に発表された研究では、新しい結核菌の治療に発展できる抗菌性化合物候補をスクリーニングするための人工知能の新しい使用について説明しています。この研究は、カリフォルニア大学サンディエゴ校、リンナエウスBioscience Inc.、シアトル小児研究所の世界感染症研究センターの研究者が主導しました。

Linnaeus Bioscienceは、サンディエゴに本拠を置くバイオテクノロジー企業であり、UCサンディエゴの生物科学学校研究所で開発されたテクノロジーに基づいて設立されました。それらの細菌細胞学的プロファイリング（BCP）方法は、抗生物質が根本的なメカニズムを迅速に決定することにより、抗生物質がどのように機能するかを理解するためのショートカットを提供します。

伝統的な実験方法の下での新しい結核薬の標的の捜索は、病気を引き起こす細菌である結核菌に対して新薬がどのように機能するかを理解するのが難しいことに一部起因していることが歴史的に困難で時間がかかることが証明されています。

新しいPNAS研究では、ゲイツ財団からの資金提供で開発された次世代技術である「MyCOBCP」の開発について説明しています。この新しい方法は、BCPを深い学習で適応させます – 脳のようなニューラルネットワークを使用するタイプの人工知能 – を使用して、従来の課題を克服し、結核細胞のマイコバクテリウムの新しい見解を開きます。

「機械学習とAIを使用したこの種の画像分析がこの方法で細菌に適用されたのはこれが初めてです」と、分子生物学部の教授である紙の共著者であるジョー・ポグリアーノは述べています。 「結核の画像は、人間の目と伝統的なラボの測定によって解釈するのが本質的に困難です。機械学習は、基礎となるメカニズムを明らかにするために重要な形状とパターンの違いを拾うことができるため、はるかに敏感です。」

2年以上にわたり、研究鉛著者のDiana QuachとJoseph Sugieは、結核細胞の46,000枚以上の画像で畳み込みニューラルネットワークとして知られるAIツールをトレーニングすることにより、MyCOBCPテクノロジーを形作りました（現在、Linnaeus Bioscience、QuachとSugieはどちらも博士号を取得しました。 Shu Chien-Gene Lay Ray of Bioengineering of Bioengineering and Retult doctoral Applientments in the Pogliano Labsの分子生物学科）。

「結核細胞は塊状であり、常に互いに近くに固執しているように見えるので、細胞の境界を定義することは不可能とは思わなかった」とLinnaeus Bioscienceの最高技術責任者であるSugieは述べた。 「代わりに、私たちはまっすぐに飛び乗って、コンピューターに画像のパターンを分析させるようにしました。」

Linnaeusは、シアトル小児研究所の結核の専門家ターニャ教区と協力して、MycobacteriaのBCPを開発しました。この新しいシステムは、チームの結核研究能力をすでに大幅に加速し、医薬品開発のための最適な候補化合物を特定するのに役立ちました。

「新薬候補者に向けて進歩することの重要な要素は、技術的に挑戦的で時間がかかる方法を定義することです」と、この研究の共著者であるParishは述べています。 「このテクノロジーは、これを行う能力を拡大および加速し、作用様式に基づいてどの分子に取り組むかを優先することができます。私たちは、この技術をM.結核に開発するために、Linnaeusと協力することに興奮しました。」

Linnaeus Bioscienceは2012年にUC San Diegoが開発した技術で開始され、抗生物質がどのように機能するかを理解することを約束しました。

「細菌の細胞学的プロファイリングを開発し、細菌細胞を新しい方法で見ることができました」とジョー・ポグリアーノは言いました。 「細胞が抗生物質による治療の後にどのように見えるかを実際に見ることができるように、それらの根底にあるメカニズムを解釈できるようになりました。この方法は、細菌細胞の検死を行うことに相当するものとして説明します。」

地域のサンディエゴバイオテクノロジーハブでリンナイウスバイオサイエンスを確立することにより、ジョーとキットポグリアーノは、他の企業がアクセスできる市場にBCPテクノロジーをプッシュすることができました。同社は現在、新しい細菌薬物候補の迅速な分析と特定のために、世界中からサンプルを受け取っています。

Poglianoは、バイオテクノロジーコミュニティ、特に初期段階のバイオテクノロジー企業をサポートするサンディエゴJLABSインキュベーターにおける同社の初期の家を、同社の成長と成功に不可欠であると考えています。

「支持的なバイオテクノロジーコミュニティとJLABSで提供されたインフラストラクチャのためでなければ、Linnaeus Bioscienceを地上から獲得することはできませんでした」とPogliano氏は述べています。 「リンナエウスの会社の従業員全員がUCサンディエゴで博士号を取得したため、これはUCサンディエゴの研究、同窓生、サンディエゴバイオテクノロジーコミュニティのサクセスストーリーになり、抗生物質耐性の危機を解決するためにこの新しいAIプラットフォームで頂点に達しました。」

Quach D、Sharp M、Ahmed S、Ames L、Bhagwat A、Deshpande A、Parish T、Pogliano J、Sugie J.
結核菌の抗菌メカニズムを決定するための深い学習駆動型の細菌性細胞学的プロファイリング。
Proc Natl Acad Sci US A. 2025 2月11日; 122（6）：E2419813122。 doi： 10.1073/PNAS.2419813122