セントジュード小児研究病院の研究者らは、人工知能（AI）と遺伝子データを組み合わせた手法により、副作用のリスクが低く、複数の固形がんにおいて有望な新たな薬剤ターゲット「IRS4」を特定しました。この研究成果は、がん治療薬の開発における毒性評価の早期導入を可能にする実証実験として、学術誌『Science Advances』に掲載されました。通常、臨床試験に導入される候補薬の約 85% から 97% は、正常組織への毒性などの副作用により承認に至らず、特に小児がん患者においては、治療による長期的な健康被害が懸念されます。これまでの開発プロセスでは、効能が優先され、毒性の評価は後回しにされる傾向があり、セントジュードチームはこのパラダイムを覆すことを目指しました。研究リーダーのサミュエル・ブレイディ博士は、今回の手法が薬物開発の初期段階で毒性を予測できることを示したと強調しています。 チームは、がん細胞の生存に必須な遺伝子を記録したデータベース「Dependency Map」を活用し、FDA 承認済みのがん治療薬と類似する 346 の候補を特定しました。その後、AI を用いて科学文献を検索し、これらの遺伝子が自然に欠失した場合に人間やマウスに重大な問題が生じないかどうかを評価。これにより、正常細胞への影響が少ない 25 の候補に絞り込みました。その結果、IRS4 が最も有望なターゲットとして浮上しました。IRS4 は正常な成人組織ではほとんど発現せず、この遺伝子が欠失している人々も甲状腺に関する軽微な影響を除き概ね健康であることが示されています。一方で、がん細胞は IRS4 に依存しており、このタンパク質を除去または分解することでがん細胞の増殖を阻害できます。IRS4 をオンオフスイッチに見立てたブレイディ博士は、これが治療効果だけでなく、どの腫瘍が反応するかを予測するバイオマーカーとしても機能する可能性を指摘しています。 今回の発見は、小児悪性ラビド腫瘍、骨肉腫、脳腫瘍、および成人のがん（乳がん、肺癌、子宮がん、胃がんなど）を含む複数の腫瘍種において、IRS4 が治療ターゲットとして機能しうることを示しています。特に、IRS4 のタンパク質構造には薬剤が結合可能なポケットが存在するものの、がん促進効果にはそれが必須ではないという知見は、タンパク質分解などを介した新たな治療戦略の方向性を示唆しています。この研究は、安全性の高い治療法の開発を通じて、がんを克服しただけでなく、生存者がその後の人生を健康的に過ごせるよう支援するというセントジュード病院の目標に寄与するものです。