AIとスクリーニングが切り拓く新たな創薬の可能性とは

近年、がん治療の進展に向けた新たなアプローチとして、AI（人工知能）を活用した創薬の研究が注目されています。国立研究開発法人産業技術総合研究所（以下「産総研」）と岐阜大学の研究チームは、AIモデル「Boltz-2」を使用し、がん関連酵素AKR1B10の新しい阻害剤候補を効率良く見つけるプロセスを実証しました。

AIによる予測と人のスクリーニングの融合

このプロジェクトでは、50,240種類の化合物からアルデヒド還元酵素AKR1B10を標的とした活性阻害剤を抽出しており、まずAIを使って候補化合物を予測し、その後、人によるスクリーニングを通じて精度を上げる方法が採られました。最終的に40種の候補が選抜され、そのうち7種は顕著な阻害活性を持っていることが実証されています。

この手法は、これまでの創薬プロセスに存在していたAI予測と実験結果との乖離、いわゆる「ドライ・ウェットギャップ」の解消に貢献することが期待されています。特に、大型の実験設備を使わずに創薬探索を実現できる点が重要です。これは、低コストで高効率な新薬の開発に寄与することでしょう。

AKR1B10の重要性と課題

AKR1B10は、細胞内の反応性カルボニル化合物を解毒し、細胞を保護する役割を持つ酵素です。しかし、その異常な発現は様々ながんに関与しており、治療の対象としての関心が高まっています。それに伴い、高い選択性を持つ新たな阻害剤を見つけることが求められています。

本研究では、AKR1B10を標的とする化合物の発見と同時に、類似酵素であるAKR1B1との選択性を確保する必要がありました。このような課題を解決するために、Boltz-2が導入されたことで、さまざまな反応条件を考慮した優れた化合物の設計が可能になりました。

先進的なスクリーニング技術

スクリーニングの過程において、AIは重要な役割を果たしました。研究者たちは、補酵素NADPHとAKR1B10の反応に必要な条件を考慮に入れた距離制約を設定し、化合物がどのように結合するかを厳密に予測しました。これにより、有効な化合物だけを絞り込むことに成功しました。

特に、40種類の候補の中で28種類が50%の活性低下を示し、さらに7種は特に優れた阻害活性を持っていることが確認されました。この高いヒット率は、従来のスクリーニング技術と比較して非常に高いものであり、AIがどれほど有用であるかを証明しています。

新薬の開発に向けて

今後、研究チームは見つかった化合物の拡張的な研究を行い、AKR1B10への阻害活性や選択性、さらには細胞膜通過性や代謝安定性の向上に向けた構造最適化に取り組んでいきます。また、がん細胞や動物モデルを用いた実験を通じて、既存の治療薬との併用効果を評価することが計画されています。

この新たなアプローチにより、これまでの創薬プロセスの限界を打破し、より効率的な新薬の開発が実現することが期待されています。AIと人間の専門知識を融合させた新時代の創薬は、我々にとっての薬剤耐性克服や治癒の可能性を広げる鍵となるでしょう。