How we're using AI to discover new antibiotics | Jim Collins

翻訳: Sayuri Norrish 校正: Eriko Tsukamoto

So how are we going to beat this novel coronavirus?

この新型コロナウイルスに どうやって打ち勝てるのでしょう？

By using our best tools:

私たちの持つ最良の道具

our science and our technology.

科学とテクノロジーを使います

In my lab, we're using the tools of artificial intelligence

私の研究室では人工知能（AI）と

and synthetic biology

合成生物学を使って

to speed up the fight against this pandemic.

今回のパンデミックと戦う スピードを上げています

Our work was originally designed

この技術の本来の用途は

to tackle the antibiotic resistance crisis.

抗生物質への耐性という 危機的状況への対策でした

Our project seeks to harness the power of machine learning

このプロジェクトで探っているのは 機械学習の力を使って

to replenish our antibiotic arsenal

抗生物質という武器を補強し

and avoid a globally devastating postantibiotic era.

世界にとって壊滅的な 抗生物質時代後の世界を回避することです

Importantly, the same technology can be used

ここで重要なのは 同じテクノロジーを使って

to search for antiviral compounds

抗ウイルス化合物を探し

that could help us fight the current pandemic.

今のパンデミックとの戦いに 役立てられることです

Machine learning is turning the traditional model of drug discovery

機械学習により

従来の治療薬発見モデルが 完全な様変わりを遂げようとしています

on its head.

With this approach,

このアプローチでは

instead of painstakingly testing thousands of existing molecules

苦労して何千もの既存の分子について

one by one in a lab

一つひとつ 研究室で

for their effectiveness,

その効用を検査せずに

we can train a computer to explore the exponentially larger space

コンピューターに学習させることで はるかに大きな規模での探索をして

of essentially all possible molecules that could be synthesized,

合成可能なすべての分子を あたることができます

and thus, instead of looking for a needle in a haystack,

したがって 干し草の山の中にある １本の針を探すのではなく

we can use the giant magnet of computing power

計算能力という巨大な磁石を使って

to find many needles in multiple haystacks simultaneously.

複数の干し草の山で 同時に たくさんの針を見つけられるのです

We've already had some early success.

すでに初期的な成功がいくつか出ています

Recently, we used machine learning to discover new antibiotics

最近 機械学習を使ってコロナ感染と 同時に発生する可能性がある

that can help us fight off the bacterial infections

細菌感染症に効果が期待される

that can occur alongside SARS-CoV-2 infections.

新しい抗生物質を発見しました

Two months ago, TED's Audacious Project approved funding for us

２か月前に TEDの 「Audacious Project」の助成で

to massively scale up our work

私たちの研究を大幅に スケー ルアップでき

with the goal of discovering seven new classes of antibiotics

７つの新しいクラスの 抗生物質の発見を目的として

against seven of the world's deadly bacterial pathogens

世界中の７つの致死率の高い 細菌病原体との戦いを

over the next seven years.

今後７年かけて行うことになりました

For context:

この背景として

the number of new class of antibiotics

新しいクラスの抗生物質が

that have been discovered over the last three decades is zero.

過去30年以上の間に １つも発見されていません

While the quest for new antibiotics is for our medium-term future,

新しい抗生物質を探す旅は 中期的な未来のためのものですが

the novel coronavirus poses an immediate deadly threat,

新型コロナウイルスは 差し迫った 死の脅威をもたらします

and I'm excited to share that we think we can use the same technology

喜ばしいことに 同じテクノロジーを使って

to search for therapeutics to fight this virus.

このウイルスと闘う治療薬を 探せそうなのです

So how are we going to do it?

どのようにするのでしょうか？

Well, we're creating a compound training library

まず 化合物トレーニング ライブラリを作って

共同研究者とともに これらの分子を コロナに感染した細胞の培養に加えて

and with collaborators applying these molecules to SARS-CoV-2-infected cells

to see which of them exhibit effective activity.

どれが効果的に働くかを 確認します

These data will be use to train a machine learning model

これらのデータは機械学習モデルの 精度を向上するのに用いられ

that will be applied to an in silico library of over a billion molecules

10億を超える分子からなる コンピュータライブラリに適用され

to search for potential novel antiviral compounds.

可能性のある 新しい 抗ウイルス化合物を探し出します

We will synthesize and test the top predictions

上位の予測を統合して検証し

and advance the most promising candidates into the clinic.

最も有望な候補に臨床試験を行います

Sound too good to be true?

話がうますぎますか？

Well, it shouldn't.

いや そんなことはありません

The Antibiotics AI Project is founded on our proof of concept research

抗生物質AIプロジェクトは 概念実証研究に基づいており

that led to the discovery of a novel broad-spectrum antibiotic

新しい広域抗生物質の 発見につながりました

called halicin.

ハロシンと呼ばれるものです

Halicin has potent antibacterial activity

ハロシンは強力な 抗菌活性を持っていて

against almost all antibiotic-resistant bacterial pathogens,

ほとんどすべての抗生物質耐性のある 細菌性病原体に対抗できます

including untreatable panresistant infections.

治療不可能な汎耐性感染症も 含めてです

Importantly, in contrast to current antibiotics,

重要なのは 現在の抗生物質とは対照的に

the frequency at which bacteria develop resistance against halicin

細菌がハロシンに対して 耐性を生じる頻度は

is remarkably low.

顕著に低いのです

We tested the ability of bacteria to evolve resistance against halicin

細菌が耐性をつくる能力が あるかどうかを ハロシンと

as well as Cipro in the lab.

シプロに対して 研究室で検証しました

In the case of Cipro,

シプロの場合は

after just one day, we saw resistance.

たった一日で 耐性が見られました

In the case of halicin,

ハロシンの場合は

after one day, we didn't see any resistance.

一日たった後では 耐性は全く見られませんでした

Amazingly, after even 30 days,

驚くべきことに 30日後でも

we didn't see any resistance against halicin.

ハロシンに対する耐性は 全く見られなかったのです

In this pilot project, we first tested roughly 2,500 compounds against E. coli.

予備プロジェクトでは まずO-157に 対する約2,500の化合物を検証しました

This training set included known antibiotics,

このトレーニングセットには 良く知られた抗生物質

such as Cipro and penicillin,

つまりシプロやペニシリン

as well as many drugs that are not antibiotics.

さらに抗生物質以外の 多くの薬物が含まれていました

These data we used to train a model

これらのデータで モデルをトレーニングし

to learn molecular features associated with antibacterial activity.

抗菌作用に関連する 分子の特徴を学ばせました

We then applied this model to a drug-repurposing library

そして このモデルを 数千の分子から構成された

consisting of several thousand molecules

薬物再利用ライブラリに適用し

and asked the model to identify molecules

抗菌作用をもつと予測されるが

that are predicted to have antibacterial properties

既存の抗生物質とは似ていない分子を

but don't look like existing antibiotics.

見つけるよう そのモデルに指示しました

Interestingly, only one molecule in that library fit these criteria,

面白いのは そのライブラリの中で この基準に当てはまった唯一の

and that molecule turned out to be halicin.

分子がハロシンだったのです

Given that halicin does not look like any existing antibiotic,

ハロシンは既存の抗生物質とは 全く似ていないため

it would have been impossible for a human, including an antibiotic expert,

抗生物質の専門家であっても 人間には この方法でハロシンを

to identify halicin in this manner.

見つけるのは不可能だったでしょう

Imagine now what we could do with this technology

この技術によって コロナウイルスに対して 何ができるか想像してください

against SARS-CoV-2.

And that's not all.

それだけではありません

We're also using the tools of synthetic biology,

合成生物学の手法を使って

tinkering with DNA and other cellular machinery,

DNAや細胞内分子を模倣して いろいろな分子を合成し

to serve human purposes like combating COVID-19,

コロナウイルスとの戦いのような 人類の目的に貢献します

and of note, we are working to develop a protective mask

さらに注目すべきは 迅速な診断検査にも役立てられる

that can also serve as a rapid diagnostic test.

保護マスクを開発していることです

So how does that work?

どのように機能するのでしょう？

Well, we recently showed

最近 私たちは

that you can take the cellular machinery out of a living cell

生きている細胞から 細胞内容物を取り出し

and freeze-dry it along with RNA sensors onto paper

紙の上にRNAのセンサーと ともに凍結乾燥し

in order to create low-cost diagnostics for Ebola and Zika.

低コストでエボラやジカの 診断キットを作れることを証明しました

The sensors are activated when they're rehydrated by a patient sample

センサーが 患者のサンプル 例えば 血液や唾液などで

that could consist of blood or saliva, for example.

湿潤されると活性化されます

It turns out, this technology is not limited to paper

実は このテクノロジーは 紙に限らず

and can be applied to other materials, including cloth.

布を含む別の素材にも 応用可能なのです

For the COVID-19 pandemic,

コロナウイルス・パンデミックに対しては

we're designing RNA sensors to detect the virus

ウイルス検出を目的として RNAセンサーをデザインし

必要な細胞内容物とともに 凍結乾燥して

and freeze-drying these along with the needed cellular machinery

into the fabric of a face mask,

マスクの布地に組み込みます

where the simple act of breathing,

そうすると呼吸するだけで

along with the water vapor that comes with it,

呼吸に伴って生じる水分で

can activate the test.

RNAセンサーを活性化できます

Thus, if a patient is infected with SARS-CoV-2,

したがって 患者が コロナウイルスに感染していると

the mask will produce a fluorescent signal

マスクが蛍光シグナルを生成し

that could be detected by a simple, inexpensive handheld device.

単純で安価な手持ち機器で 検出できるようになります

In one or two hours, a patient could thus be diagnosed

このようにして １～２時間のうちに患者は

safely, remotely and accurately.

安全に 離れた場所で そして正確に診断されます

We're also using synthetic biology

また 私たちは合成生物学を使って

to design a candidate vaccine for COVID-19.

コロナウイルスのワクチン候補の デザインもしています

We are repurposing the BCG vaccine,

私たちは結核の予防に 百年近く使われていた

which had been used against TB for almost a century.

BCGワクチンを再利用しています

It's a live attenuated vaccine,

これは弱毒生ワクチンで

and we're engineering it to express SARS-CoV-2 antigens,

コロナウイルス抗原を 発現するようにデザインし

which should trigger the production of protective antibodies

免疫機能による防御抗体の生産を

by the immune system.

誘発します

Importantly, BCG is massively scalable

重要なのは BCGが非常に大量生産しやすく

and has a safety profile that's among the best of any reported vaccine.

報告されているワクチンの中で 最良の安全性を持つことです

With the tools of synthetic biology and artificial intelligence,

合成生物学とAIという手法を用いて

we can win the fight against this novel coronavirus.

新型コロナウイルスとの戦いに 勝つことができるのです

This work is in its very early stages, but the promise is real.

この研究はごく初期の段階ですが 実に将来性があります

Science and technology can give us an important advantage

科学技術は我々に 重要なアドバンテージを与え

in the battle of human wits versus the genes of superbugs,

人知と超耐性菌の遺伝子との 戦いにおいて

a battle we can win.

勝利をもたらしてくれます

Thank you.

ありがとうございました