機械学習ソフトウェアが、COVID-19感染症を治療できる既存の薬剤のデータベースを精査する

ネイチャー・コミュニケーションズ誌に掲載された研究によると、機械学習アルゴリズムは製薬会社が高齢患者のCOVID-19コロナウイルス治療に再利用できる薬を特定するのに役立つ可能性がある。

公式統計によると、世界中で200万人以上がこの人間型マルウェアによって死亡し、1億人以上がこのバイオウイルスに感染している。各国政府がSARS-CoV-2コロナウイルスの蔓延を阻止するため、数十億人へのワクチン接種を急ぐ中、MIT、ハーバード大学、チューリッヒ工科大学の研究者グループは、感染患者の治療に昔ながらの薬に着目している。

「新薬の開発にはとてつもなく時間がかかります」と、論文の筆頭著者であり、MITでコンピューターサイエンスと生物学を専門とする助教授のキャロライン・ウーラー氏は述べた。「現実的に、唯一の現実的な選択肢は、既存の薬を再利用することです。」

ここでAIシステムが役立ちます。市販薬の膨大なデータベースを検索し、その薬理効果を検証してCOVID-19感染症の治療薬を特定するのは容易なことではありません。COVID-19を効果的に治療できる適切な候補薬を特定するには、膨大な量のデータを慎重に分析する必要があります。

研究者たちは、高齢者は加齢とともに肺組織が硬くなるため、ウイルス感染による症状が最も重くなる傾向があるという事実に注目しました。彼らは、老化とコロナウイルス感染の両方に関連するタンパク質と遺伝子から、それらの遺伝的根本原因まで遡るソフトウェアを構築し、それらの遺伝子の影響に対処する利用可能な薬剤を検索しました。これらの薬剤は、ウイルスの感染によるダメージを軽減し、患者の回復を助ける可能性があると考えられています。

MIT はチームの作業を次のように説明しています。

「得られたSARS-CoV-2と老化の相互作用を、前回の分析でFDA承認薬のトップランクの標的と交差させることで、セリン/スレオニンキナーゼとチロシンキナーゼが治療介入の潜在的な薬物標的であると特定した」と研究グループの論文には記されている。

こうした研究から、科学者たちは細胞死に関連するタンパク質であるRIPK1に注目するようになりました。RIPK1の機能を変化させることで、COVID-19の影響を軽減できる薬剤の開発が期待されています。RIPK1の機能に関与する酵素に作用する化合物を選択することで、炎症などの症状を予防できる可能性があります。

「独立した研究では、RIPK1はSARS-CoV-2タンパク質に結合することが示されており、年齢依存モジュールに存在することも発見されています」とウーラー氏はThe Registerに語った。

さらに、RIPK1は、そのドメインの活性化に応じて非常に異なる役割を果たすことができる興味深いタンパク質ファミリーに属しています。特に、炎症と細胞生存のメディエーターになることができますが、組織線維症を引き起こす可能性のある細胞死のメディエーターになることもできます。

高齢者がSARS-CoV-2に感染すると、死に至る経路が促進される可能性があると私たちは仮説を立てています。これに一致して、最近行われたSARS-CoV-2感染患者の死後肺組織生検では、線維性上皮と血液凝固の増加が明らかになりました。今後、例えば高齢の肺を模倣したオルガノイドモデルを開発するなど、この仮説を実験的に検証することが重要になるでしょう。

「総合的に、私たちの研究結果は、高齢者のCOVID-19治療への転用の候補薬として、FDA承認のタンパク質キナーゼ阻害剤11種を示唆しており、そのうち3種は世界中で臨床試験が実施済み、または現在試験中です」と彼女は結論付けた。

ウーラー氏は、研究チームは研究結果を製薬会社と共有する予定だが、高齢の患者が実際の臨床試験に参加してみないと予測モデルがどれほど有効かは分からないと述べた。

「特定された候補薬の有効性を検証するには、厳格な試験管内実験と臨床試験が必要だ」と論文は付け加えている。®