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ペンシルベニア大学機械生物学グループの科学者たちは、人工知能を使用して絶滅した生物の中から抗生物質を発見する、いわゆる画期的な創薬アプローチを開発した。 Cell Host and Microbe誌に新たに発表された研究で、研究チームは、人類に最も近いヒト科の近縁種であるネアンデルタール人とデニソワ人において抗菌ペプチド（AMP）を発見するための「分子絶滅」技術の使用について説明した。 初期の試験では、これらの絶滅したヒトタンパク質で暗号化された新たに発見された古風ペプチドが、さまざまな前臨床生体内モデルで細菌感染に対する抗感染活性を示すことが示された。 この成果は、抗生物質やその他の貴重な生体分子の探索における新たな章の始まりとなる可能性があり、科学者がAIを活用して長く絶滅した生物を系統的に探索することで、生命の分子多様性と配列空間をより深く理解できるようになります。

上級著者兼責任著者の César de la Fuente-Nunez 博士とその同僚は、「機械学習によって可能になる抗菌ペプチドの分子消滅」と題する論文で研究について報告しました。 研究チームは論文の中で、「これらの結果は、機械学習ベースの暗号化ペプチド（EP）探査により、安定で無毒なAMPを同定できることを示唆している…我々は、抗菌薬発見のフレームワークとして、古プロテオームマイニングによる分子の絶滅を確立する。」と結論づけた。

絶滅危惧種の復活とは、絶滅した種を復活させるプロセスを指し、主に生物全体を復活させることに焦点が当てられてきました。 著者らは、「絶滅した生物を現存する環境に再導入するというアイデアは、一般の人々と科学的想像力を捉えた」と述べているが、このコンセプトは「倫理的および生態学的に深刻な問題」を引き起こしている。 対照的に、分子の絶滅は、現代の課題に対処する手段として、完全な生物ではなく、絶滅した分子（核酸、タンパク質、および生物によってコードされなくなったその他の化合物）を復活させることを目的としています。 「単離された化合物のみを合成することにより、分子消去は、生物全体の消去によって生じる倫理的および技術的問題の多くを回避します」と研究者らは続けた。 「そのような分子は、気候変動や感染症の流行など、過去の環境からのストレス要因に似た将来の課題に対する防御を強化することで、生物医学的または経済的に有用である可能性があります。」

技術的には、分子の絶滅は、生物全体の復活と比較して、より達成可能で制御可能なプロセスを提供します。 このアプローチでは、機械学習、合成生物学、化学の最新機能を利用して、実験室環境で絶滅した分子を発見、合成、テストします。 科学者は、これまで未踏の分子配列空間を利用し、困難な消去手順を必要とせずに、これらの分子の進化の歴史と潜在的な機能についての洞察を得る機会が得られます。

新たに報告された研究では、研究者らはAIによる分子絶滅戦略を利用して、絶滅したヒトタンパク質と現存するヒトタンパク質の中に隠された抗菌ペプチド、つまり暗号化されたペプチドを探索した。 これを達成するために、彼らはプロテオーム全体の切断部位を予測するために設計された panCleave 機械学習モデルを利用しました。 「このオープンソースの機械学習 (ML) ツールは、汎プロテアーゼ切断部位分類器を活用して、コンピュータによるタンパク質分解、つまりヒトタンパク質をペプチド断片にインシリコで消化することを実行します」と彼らは説明しました。 驚くべきことに、科学者らは、この機械学習モデルが、汎プロテアーゼ設計であるにもかかわらず、3 つの現代人カスパーゼに対するいくつかのプロテアーゼ特異的切断部位分類器よりも優れていることを発見しました。

インビトロ実験では、機械学習アプローチを使用して特定された現代の EP (MEP) と古代のタンパク質フラグメントの両方の抗菌活性が明らかになりました。 研究チームはさらにリードペプチドを評価し、2つの前臨床マウスモデルにおける作用機序、タンパク質分解に対する耐性、抗感染症薬としての有効性を理解した。 「panCleave で同定された現代および古代のタンパク質断片の抗菌活性が in vitro で観察されました。 リードペプチドはタンパク質分解に対する耐性を示し、さまざまな膜透過性を示しました」と研究者らは書いている。