新しい抗生物質は炎症性腸疾患を標的に – 科学者がそれを証明する前に AI がその効果を予測

マクマスター大学とマサチューセッツ工科大学 (MIT) の研究者らは、同時に 2 つの科学的進歩を遂げました。炎症性腸疾患 (IBD) を標的とするまったく新しい抗生物質を発見しただけでなく、新しいタイプの AI を使用して、その薬がどのように作用するかを正確に予測することに成功しました。彼らの知る限り、これは AI にとって世界初のことです。

Nature Microbiology 誌の 2025 年 10 月 3 日の詳細にこの発見は、クローン病やその他の関連疾患に罹患している何百万人もの人々にとって有望な新しい治療選択肢を明らかにすると同時に、創薬研究における AI の重要な新しい応用も示しています。

「今回の研究は、AIを活用した創薬に関しては、まだ表面をなぞっただけであることを示しています」と、マクマスター大学生化学・生物医科学部の助教授であり、この新しい研究の主任研究員であるジョン・ストークス氏は言う。 「IBDを標的とするように設計された当社の新薬の開発は、人間と生成AIの協力のおかげで迅速に進められました。」

現在診療所で使用されているほとんどの抗生物質は「広域スペクトル」薬であり、病気を引き起こす細菌に加えて善玉菌も一掃することを意味する。「それらは核だ」とストークス氏は説明する。

これにより、大腸菌などの侵襲的で薬剤耐性のある細菌種が腸内に侵入して定着する機会が生まれ、クローン病などの症状を悪化させる可能性があります。

しかし、マクマスターで発見された新しい抗生物質であるエンテロリンは「狭いスペクトル」の薬であり、マイクロバイオームを侵さず、病原菌の特定のグループのみを攻撃することを意味します。この場合、エンテロバクテリア科と呼ばれる細菌のファミリーで、たまたま大腸菌が含まれています。

これは、大腸菌を殺すだけでなく、そもそも薬剤耐性株が腸内に定着する機会を減らすことも意味します。

「この新薬は、何百万ものIBD患者にとって非常に有望な治療候補です」とストークス博士は言う。 「現時点ではこれらの症状を治療する方法はありません。そのため、症状を有意義に軽減できるものを開発できれば、人々がより高い生活の質を体験できるようになる可能性があります。」

これまで、AI はどの分子に治療の可能性があるかを予測するツールとして活用されてきましたが、この研究では研究者が「作用機序」（MOA）と呼ぶもの、つまり薬物がどのように病気を攻撃するかを説明するために AI が利用されました。

「AI は、新薬候補の化学空間を探索できる速度を速めてきましたが、これまでのところ、新薬候補が実際に何を行うのかを理解するという、新薬開発における大きなボトルネックの軽減にはほとんど役立っていません」とストークス氏は説明します。

MOA研究は医薬品開発にとって不可欠である、と彼は言う。これらは、科学者が安全性を確認し、投与量を最適化し、有効性を向上させるための変更を加え、時にはまったく新しい薬剤標的を発見するのに役立ちます。また、規制当局が特定の薬剤候補が人間での使用に適しているかどうかを判断するのにも役立ちます。

ストークス氏は、MOAの徹底的な調査には最大2年かかり、約200万ドルの費用がかかる可能性があると述べています。しかし、彼のグループは AI を使用して、わずか 6 か月、わずか 60,000 ドルでエンテロリン治療を行った。

実際、彼の研究室で新しい抗生物質が発見された後、ストークス氏は MIT のコンピューターサイエンス・人工知能研究所 (CSAIL) の同僚とつながり、彼らの新しい機械学習プラットフォームのいずれかが彼の今後の MOA 研究を迅速に進めるのに役立つかどうかを確認しました。

わずか 100 秒で、彼は予測を与えられました。彼の新薬は、特定の細菌の生存に不可欠な LolCDE と呼ばれる微細なタンパク質複合体を攻撃したのです。

「創薬における AI の使用の多くは、化学空間を探索し、活性がある可能性のある新しい分子を特定することでした」と、MIT 工学部の教授で、この予測を行った AI モデル DiffDock の開発者である Regina Barzilay 氏は述べています。 「ここで私たちが示しているのは、AI が分子を開発パイプラインに通すために重要なメカニズムの説明も提供できるということです。」

Barzilay 氏は最近、タイム誌の AI 分野で最も影響力のある人物の一人に挙げられました。

ストークス氏は、この予測は興味深いものではあったが、それは単なる予測に過ぎないと強調した。彼は依然として研究室で従来の MOA 研究を実施する必要があります。

「現時点では、これらの AI モデルが完全に正しいと単純に想定することはできませんが、それが正しい可能性があるという考えにより、次のステップから推測を排除することができました」とマクマスターのマイケル G. デグルート感染症研究所のメンバーであるストークス氏は説明します。

そこで、マクマスター大学院生のデニス・カタクタンが主に率いる彼のチームは、MIT の予測を出発点としてエンテロリンの MOA の調査を開始しました。

わずか数か月以内に、AI が実際に正しかったことが明らかになりました。

「私たちは予測を検証するために標準的な MOA 精密検査をすべて行いました。実験が AI を裏付けるかどうかを確認するためでした。そして、実際に裏付けられました」とストークス研究所の博士課程候補者であるカタクタン氏は言います。 「この方法で行うことで、通常のスケジュールより 1 年半短縮されました。」

これにより、Stokes は現在、AI を使用して実行可能な薬剤候補を発見し、世界的な創薬努力を迅速化し、新薬がどのように作用するかを決定することに成功しました。しかし、彼に聞けば、AI は有益ではあるものの、目的を達成するための手段にすぎないと言うでしょう。

「薬剤耐性と新薬の不足は蛇口の水漏れです」と彼は言う。 「しばらく放っておくこともできますが、最終的には大きな問題に直面することになります。AI は私のレンチです。洪水になる前に漏れを修復するツールであり、本当にそれだけです。私の唯一の焦点は、新薬を必要としている患者に届けることであり、AI がそれを支援できる限り、私はそれを使用する新しい方法を探し続けます。」

患者への経路 ストークス氏のスピンアウト企業であるストークド・バイオ社は、すでにマクマスター社からエンテロロリンのライセンスを取得しており、現在人間向けにエンテロリンを最適化している。

同社はまた、クレブシエラ菌のような他の薬剤耐性菌に対する新しい抗生物質の改良版の試験も行っており、初期の結果は有望である。

「エンテロリンの同定は、マクマスター社で新たに出現した注目すべき科学を裏付けています」とストークド・バイオ社 CEO のジェフ・スキナー氏は述べています。 「私たちは、この画期的な成果を患者のための実際の治療に応用するために大学と提携できることを誇りに思います。」

ストークス博士は、すべてがうまくいけば、新薬は3年以内に人体での治験が可能になるだろうと述べており、彼の研究チームはこのスケジュールに間に合うことを熱望している。

「このような翻訳的なことに取り組むのは非現実的です」とカタクタン氏は言います。 「私たちが研究室で発見したものがいつか患者を助けるかもしれないという事実は本当に驚くべきことであり、私たちの仕事の重要性を本当に強調しています。」

カタカタン DB、トランドールズ A、アレクサンダー
狭スペクトル抗生物質の発見と人工知能に基づく機構の解明。
ナット微生物。 2025 10 3. 土井: 10.1038/s41564-025-02142-0