マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者たちは、抗生物質が効かない「休眠状態の細菌」を標的とするために人工知能（AI）を使用しています。多くの抗生物質は代謝活動をしている細菌を標的としていますが、AIを利用することで、休眠中の微生物に致死的な化合物を効率的にスクリーニングすることが可能になります。
世界保健機関（WHO）は、抗菌薬耐性危機を世界のトップ10公衆衛生上の脅威の一つと宣言しています。感染症が繰り返し治療されると、細菌が抗生物質に耐性を持つリスクがあります。感染症が適切な抗生物質治療後に再発する一つの理由は、細菌が代謝活動を停止し、従来の抗生物質が反応する代謝活動を行わない状態になることです。
MITの研究者たちは、AIを使用して既知の薬剤化合物の中から抗生物質特性を持つものを迅速に見つけ出すことに成功しました。数百万もの分子の中から、AIの高速スクリーニング能力により、わずかな週末で「セマピモド」という化合物を特定しました。セマピモドは通常、クローン病の治療に使用される抗炎症薬ですが、静止期の大腸菌（E. coli）およびアシネトバクター・バウマニー（Acinetobacter baumannii）に対しても効果があることが発見されました。さらに、セマピモドは抗生物質に対して高い固有の耐性を持つとされる「グラム陰性菌」の外膜を破壊する能力があることが明らかになりました。
この研究は、抗生物質が代謝活動をしていない細菌を標的とする新たなアプローチを提供し、抗菌薬耐性問題への対策に貢献する可能性があります。
【ニュース解説】
マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが、人工知能（AI）を活用して、従来の抗生物質では対処が難しい「休眠状態の細菌」を標的にする新たな方法を開発しました。この研究は、抗生物質耐性問題に対する新しいアプローチを提供し、世界保健機関（WHO）が指摘する公衆衛生上の脅威に対処するための重要な一歩となります。
休眠状態の細菌は、代謝活動を停止しているため、従来の抗生物質が効果を発揮することができません。これらの細菌は、抗生物質治療後も生存し、治療が終わった後に再び活動を開始することで、感染症の再発を引き起こすことがあります。このような細菌に対処するため、MITの研究チームはAIを用いて、休眠状態の細菌に致死的な化合物を効率的にスクリーニングする技術を開発しました。
研究チームは、AIの高速スクリーニング能力を利用して、数百万もの分子の中から「セマピモド」という化合物を特定しました。セマピモドは元々、クローン病の治療に使用される抗炎症薬ですが、この研究により、静止期の大腸菌（E. coli）およびアシネトバクター・バウマニー（Acinetobacter baumannii）に対しても効果があることが明らかになりました。特に注目すべきは、セマピモドがグラム陰性菌の外膜を破壊する能力を持つことが判明した点です。グラム陰性菌は、その厚く透過しにくい外膜のために、多くの抗生物質に対して高い耐性を持つことで知られています。
この研究成果は、抗生物質耐性問題に対する新たな解決策を提供するだけでなく、AIを用いた薬剤スクリーニングの可能性を広げるものです。しかし、新たな抗生物質の開発と使用には慎重な規制と監視が必要であり、耐性菌のさらなる出現を防ぐための戦略も同時に考慮する必要があります。長期的には、この技術が抗生物質耐性菌による感染症の治療法を大きく変え、より効果的な治療オプションを提供することが期待されます。
from When an antibiotic fails: MIT scientists are using artificial intelligence to target “sleeper” bacteria.
