プリンストン大学（米国）のCliff Brangwynne教授らを主軸とする研究チームは、人工知能（AI）を活用して生体細胞内の生体分子凝縮体の形態変化を解析し、薬剤の細胞内作用機序や疾患マーカーの解明に成功した。本研究は6月4日付で学術誌Cellに発表された。 チームはタンパク質合成に関与する核小体の形態変化を、複数の薬剤処理条件下でヒト細胞の顕微鏡画像から追跡した。人間では解釈が困難な大量の画像データを専用機械学習モデルに学習させ、核小体の形態を「通常」「キャップ」「ネックレス」「フラワー」の4つに自動分類した。 解析結果、「キャップ」と「ネックレス」形態は細胞ストレス応答と関連し、特定の薬剤処理や遺伝子療法の効果検証マーカーとして有用であることが裏付けられた。また、既存の抗がん剤2種類が「キャップ」形態を誘発することを新規に発見し、これらの薬剤が核小体機能に以前より知られていない影響を与えていることを示唆した。さらに、薬剤テポテカン処理によってこれまで報告例のない「フラワー」形態の出現を確認。テポテカンが標的とするDNA複製酵素TOP1の欠損が本形態を誘発することから、同酵素がRNA処理を介して核小体の構造維持に不可欠な役割を果たしている点を解明した。 本研究で開発したAI分類ツールは、単一細胞レベルで薬剤濃度依存的な凝縮体の動態を可視化でき、核斑や呼吸器合胞体ウイルスの凝縮体など他のRNA関連構造体への適用でも同様の用量反応性を確認した。ヒトの目では見落としがちな微細な形態特徴を抽出するAIの解析能力は、創薬スクリーニングや疾患メカニズム解明において新たな監視・評価体系を構築する基盤となる。