Covid-19への闘いを加速する：研究者がAIによって生成された抗ウイルス薬を検証し、将来の危機における迅速な薬剤開発の道を開拓

Accelerating the fight against COVID-19 Researchers validate AI-generated antiviral drugs and pave the way for rapid drug development in future crises.

IBMとオックスフォード大学の研究者による最近の研究により、抗ウイルス薬の開発における画期的な成果が明らかになりました。研究者は生成型人工知能（AI）を利用して、Covid-19を引き起こすSARS-CoV-2ウイルスを阻止する可能性のある新しい分子を設計しました。この手法は成功し、従来の方法を使用する場合よりもずっと短い時間で、チームは4つの潜在的なCovid-19抗ウイルス薬を特定しました。この研究は、Science Advancesに掲載され、危機時に新しい治療法を探すために生成型AIの力を示しています。

従来の薬剤開発プロセスは通常遅く、時間がかかり、10年以上かかることもあります。しかし、Covid-19パンデミックは新しい治療法の迅速な開発を必要とし、学界と産業界の間で前例のない協力が行われました。成功した多くの薬剤は既存の治療法を再利用したものです。しかし、ウイルスが変異するため、これらの薬剤の効果は時間とともに減少し、新しい抗ウイルスソリューションの必要性が浮き彫りになっています。

生成型AIは、ウイルスタンパク質の異なる部位をターゲットにすることができる完全に新しい分子の作成を可能にすることで、潜在的な解決策を提供します。CogMolと呼ばれるAIモデルは、大量の分子とその結合特性のデータセットでトレーニングされました。重要なことは、SARS-CoV-2ウイルスの3D構造や既知の結合分子に関する情報は提供されていませんでした。これにより、モデルはターゲットタンパク質のアミノ酸配列に基づいて新しい分子を生成することができました。

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CogMolは、875,000の候補分子のプールを成功裡に生成し、予測モデルと逆合成予測を使用して絞り込みました。最終的な選択により、8つの新しい化合物が合成され、ターゲットタンパク質の阻害効果とウイルスの中和能を評価するためにテストおよび分析されました。これらの化合物のうち2つは主プロテアーゼをターゲットにし、他の2つはスパイクタンパク質をターゲットにしながらも、すべての主要なCovid変異体を中和する能力を持っていました。

これらの分子を薬剤に開発する前に、さらなる研究と臨床試験が必要ですが、この研究は生成型AIが薬剤開発の分野を革新する可能性を示しています。これは、将来のウイルスの変異とパンデミックに対応するために、潜在的な抗ウイルス薬を特定するためのより速くて柔軟なアプローチを提供します。

結論として、この研究は生成型AIが抗ウイルス薬の発見と設計において持つ可能性を示しています。CogMolのようなAIモデルを活用することで、従来の方法と比較して、Covid-19治療のための有望な分子を特定するためにかかる時間を大幅に短縮することができました。この画期的な成果は、進化するウイルスと将来のパンデミックに直面して、新しい薬剤開発の可能性を広げるものです。

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