医学研究と病気の高度な原因との間で進行中の頭脳戦に、強力な新しいバイプレイヤー、人工知能が加わりました。研究、臨床現場、医療システムにおいて、その使用はますます広がっています。現段階で、近年「足場」として始まったものが、将来の医学の根幹になろうとしていることはすでに明らかです。
AI は、複雑な生物学的システムを解読して解決する能力を繰り返し実証し、新しく重要な洞察を提供してきました。これらの少なくとも一部は、命を救い、個人に合わせた新しい治療アプローチの開発に応用できる可能性がありますが、これはまだ想像するのが難しい方法です。
イスラエル人 研究は12月にNature Communications誌に掲載された は、これらの能力を、よく知られ広く普及しているウイルス科であるヘルペスウイルス (ヘルペスウイルス科) に関連して示しています。これらのウイルスは、唇の熱性水疱（口唇ヘルペス）や水痘や帯状疱疹などの病気の原因として一般に知られていますが、がんを引き起こすものを含むいくつかのヘルペスウイルスも含まれています。
このモデルは、検索エンジンが人間の言語を理解する方法と同様の方法で動作しますが、単語の代わりに遺伝子管理ゾーンを識別することを学習しました。
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右から左へ：スラヴァ・グレヴィッチ、メイア・シャマイ教授、ニラブジャ・ロイ・チョードリー。この研究結果はウイルスの世界を超えて広範な意義を持つ クレジット: Bar-Ilan University
右から左へ：スラヴァ・グレヴィッチ、メイア・シャマイ教授、ニラブジャ・ロイ・チョードリー。この研究結果はウイルスの世界を超えて広範な意義を持つ クレジット: Bar-Ilan University
遺伝子管理ゾーンの特定
人口の大多数、つまり成人の 90 ～ 95 パーセントは、一生のうちに少なくとも 1 種類のヘルペスウイルスに感染します。ヘルペスウイルスは、生物学的領域の完璧な「秘密のエージェント」と考えられています。それらは上皮細胞または免疫系細胞に侵入し、自己複製して初期感染を引き起こします。
その後、それらは「休止」状態に入り、神経細胞または免疫系リンパ球の中に隠れて、適切な瞬間を待ちます。活動状態への移行は通常、ストレス、病気、免疫力の低下、老化など、免疫系の低下を伴うすべての状況で起こり、さまざまな症状を引き起こす病気が引き起こされます。
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ヘルペスウイルスが潜伏状態から活性状態に切り替わる正確なメカニズムは謎のままですが、新しい研究により状況が変わる可能性があります。ガリラヤのバルイラン大学アズリエリ医学部准教授メイア・シャマイ教授が率いる研究チームは、ENHAvirと呼ばれる画期的なAIツールを開発した。
このモデルは、検索エンジンが人間の言語を理解する方法と同様の方法で動作しますが、単語の代わりに、遺伝子制御ゾーン（ヘルペスウイルスの遺伝子を「活性化」する特定の配列を含む DNA の領域）を識別することを学習しました。
科学的には「エンハンサー」として知られるこれらの短い DNA 配列は、ヘルペスウイルスが潜伏状態から活性状態に移行する際に重要な役割を果たします。したがって、研究者らは、これらの制御遺伝子を見つけて特定することで、それらを「消す」または「活性化」することによって介入することが可能になり、それによってその活性を低下させ、病気を予防できる可能性があると考えている。
「学習および分析した情報に基づいて、私たちがよく知らない追加のエンハンサーを予測しました。」
メイア・シャメイ教授、ENHAvir 人工知能ツールの開発者
シャメイ教授は自分の研究室でヘルペスウイルスを研究しており、特に人間にがんを引き起こす 2 種類のウイルスに重点を置いています。 1 つはカポジ肉腫関連ヘルペスウイルス (KSHV) で、血管やリンパ管の内側を覆う細胞に由来する軟部組織がんと原発性滲出性リンパ腫 (PEL) を引き起こします。別のウイルスはエプスタイン・バーウイルス（EBV）です。 「これは成人人口の95パーセント以上に存在するウイルスですが、リンパ腫や胃腸がんなどのがんの発症に時々関与しているウイルスです」とシャメイ教授は説明する。 「研究室では、これらのウイルスがどのようにがんを引き起こすのか、そしてこのプロセスの根底にある分子機構を理解するために研究を行っています。それにより、将来的には、これらの種類のがんを早期に検出するための治療薬やツールを開発できるようになります。」
ヘルペスを超えて
「古い」方法を使用した過去の研究ではヘルペスウイルスのこれらの制御スイッチを見つけることの難しさは、現在の研究におけるAIの劇的な貢献を強調しました。同様に重要なことですが、この研究は AI が研究ツールとして、そして一般的に急速なペースで開発されていることを示しています。
「困難で複雑で時間のかかる作業を行う代わりに、AI ツールを使用してこの謎を解決すべきだと考えました」と Shamay 氏は言います。 「通常、AI ツールはトレーニングできるように数百万の遺伝子配列に導入されます。一方、私たちはわずか 6 つの配列に AI ツールを導入しました」と Shamay 氏は説明します。
「第 1 段階で、AI は私たちがすでに知っている既知のエンハンサーを発見し、モデルが機能していることを確認しました。しかしその後、AI が学習して分析した情報に基づいて、私たちがよく知らない追加のエンハンサーを予測しました。私たちは研究室の実験で提供された情報をテストし続け、その予測が正しいことを発見しました」と Shamay 氏は言います。
「この研究は、AI の能力を実証しており、AI を使用することで、わずか 6 つの配列から学習することで制御領域を明らかにすることができました。その発見は、ヘルペスウイルスのメカニズムの理解に多大な貢献をしますが、ウイルスの世界を超えてより広範な重要性も持っています。」
「エンハンサーの制御機構はヒトゲノムにも存在します。ウイルスのエンハンサーを研究することで、ヒトのエンハンサーについても知ることができます。これは進化に関連しています。ウイルスは何百万年も前から存在しており、遺伝的に、ウイルスは生き残るために人間の細胞から最も重要な配列だけを抽出します。AIを使ってウイルス遺伝子を研究することは、人体の生物学的システムを理解するための扉を開きます」とシャメイ氏は言う。
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#は次のヘルペスの発症を防ぐことができるかイスラエルの研究者が答えを見つけた
2026-02-08 09:40:00