肝線維症薬リポジショニングのためのGoogle DeepMind Co-Scientist

Google DeepMind の Co-Scientist AI は、肝線維症の治療に再利用できる薬剤を特定する能力を実証し、管理された実験環境で人間の選択を上回りました。この能力により、研究者は膨大な生物医学文献の中に隠れたつながりを見つけ出し、肝臓の瘢痕化を遅らせ、止め、あるいは逆転させる薬を発見できます。

肝線維症に対する AI 主導の薬剤探索

肝線維症は瘢痕化プロセスで、進行すると肝硬変となり、年間 140 万人以上の死亡原因となっています。これに対抗するため、スタンフォード大学医学部の Gary Peltz 教授は Co-Scientist を用いて既存の医学文献をスキャンし、リポジショニング候補薬を提案しました。

• Human Selection（人間の選択）: Peltz 教授は肝線維症文献に頻繁に登場するという理由で 2 つの候補薬を特定しましたが、実験室テストではどちらも線維症に対する効果が見られませんでした。
• AI Selection（AI の選択）: Co-Scientist は 3 つの候補薬を提案し、そのうち 2 つは線維症を効果的に阻止し、肝細胞の再生を促進しました。

AI が選んだ薬のうちの 1 つは、わずかな科学論文でしか肝線維症と関連付けられていなかったため、システムが「干し草の山の中の針」を見つけ出す能力を示しています。

Vorinostat の技術的インパクト

AI の推奨薬の中で、がん薬 vorinostat が特に注目すべき候補として浮上しました。ヒト肝細胞を用いた実験では、vorinostat が通常肝臓の瘢痕化を引き起こす損傷応答の 91% を阻止しました。

遺伝子活性調節へのシフト

この発見プロセスは、AI が潜在的治療法を特定する方法と従来の手法との根本的な違いを明らかにしました。多くの従来アプローチが単一の線維症経路を標的にするのに対し、Co-Scientist は全体的な遺伝子活性を再構築する薬を提案しました。

Peltz 教授は、単一経路を標的にするのではなく遺伝子活性を調節するこの種の薬が、次世代の有望な抗線維症薬になると示唆しています。

Co-Scientist は、バイオメディカルサイエンスに関するすべての情報を読んだ協働者のようで、現在私たちが見落としているつながりを見つけ出す推論能力を持っています。 — Gary Peltz 教授（スタンフォード大学医学部）