新しい種類の抗生物質の開発はますます困難になっているが、科学者たちはニューラルネットワークの助けを借りてそれを実現した。
アーサー・C・クラークの『宇宙の旅』に登場する架空のAIロボットHAL9000にちなんでハリシンと名付けられたこの薬剤は、6,000種類以上の複合化合物データベースの中から、訓練されたソフトウェアによって抗生物質候補として選ばれました。薬理学者のチームが研究室でハリシンを合成し、ペトリ皿の中で複数の菌株を殺菌できることを発見しました。
期待される点として、ハリシンは、病院で広く蔓延し、これまで知られている全ての抗生物質に耐性を持つ、攻撃的な病原体であるA. baumanniiの特定の株に感染したマウスを治癒させることができた。この新規抗生物質は、木曜日にCell誌に掲載された論文[PDF]で報告されている。
資金が枯渇し、製薬会社が破綻し、細菌が勢力を拡大し続ける中、新たな抗生物質の開発は困難を極めている。医師や農家が抗生物質を無計画に投与したことで、細菌は適応し、駆除が困難になっている。
「抗生物質耐性をめぐる危機は深刻化しており、この状況は既存の抗生物質に耐性を示す病原菌の増加と、バイオテクノロジー業界および製薬業界における新規抗生物質のパイプラインの弱体化の両方によって引き起こされている」と、米国MITのテルメール医療工学・科学教授、ジェームズ・コリンズ氏は述べた。
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コリンズ氏と同僚は、ニューラルネットワークが、細菌を退治するだけでなく、細菌が耐性を獲得するのをより困難にする、従来の薬剤とは異なる働きをする抗生物質の新バージョンを製薬業界が特定するのに役立つと信じている。
まず、研究者たちは、植物、動物、微生物に含まれるFDA承認の医薬品および化学物質のリストに含まれる2,335種類の化合物のデータセットを用いて、ディープニューラルネットワークを学習させた。この2値分類器は、ある化合物が、食中毒を引き起こす可能性のある一般的な細菌である大腸菌の拡散を阻止する可能性を、その化学構造に基づいて予測するように学習された。
次に、このモデルは、別の6,111個の化合物を含む2番目のデータセットでテストされました。アルゴリズムは、大腸菌に効果がある可能性が最も高い99個の化合物をハイライトしました。研究チームはこれらの化合物を精査し、候補を51個に絞り込みました。これらの化合物のうち、大腸菌の増殖を阻害することが証明されている特性を持つのはわずか2個でした。さらに調査を進めた結果、一方が他方よりも毒性が低い可能性があることが判明し、最終的にハリシンに絞り込みました。
この薬剤は「従来の抗生物質とは構造的に異なる」と説明されており、大腸菌、結核菌、腸内細菌科（CRE）、A.バウマニ、緑膿菌など、さまざまな病原体の複数の菌株のサンプルを破壊することに成功しました。
「世界保健機関は、これらの病原菌を最も緊急に新たな治療法を必要とする細菌とみなしている」と専門家らは論文に記している。
ハリシンは、結核の原因菌であるM. tuberculosis（結核菌）を除菌し、CREの増殖を阻止することに成功しました。また、A. baumannii（緑膿菌）に感染したマウスの治療にも成功しました。しかし、抗生物質に対して高い耐性を獲得した肺病原菌であるPseudomonas aeruginosa（緑膿菌）には効果を発揮しませんでした。
ハリシンがヒトで試験されるまでには、まだ道のりは長い。バイオ研究者たちは、さらなる試験を実施し、製薬会社や非営利団体と協力してハリシンを開発したいと考えている。®
