新加坡国立大学（NUS）の食品科学・技術分野のチームは、人工知能を活用して香料植物の香気成分から睡眠促進効果が期待される化合物を特定する研究を公開した。張達川准教授（NUS）と寇星然教授（上海応用技術学院）の共同研究は、学術誌Digital Discoveryで表紙記事として取り上げられた。 研究チームは、991種類の香料植物から抽出された2,391の香気分子をデータベース化し、機械学習モデルに睡眠促進活性に関連するパターンを学習させた。検証結果、モデルは96.1％の正確度で睡眠促進化合物と不活性化合物を区別することに成功した。この高精度な予測により、数百もの候補分子が抽出された。 実際の生体効果を検証するため、研究チームは市販されている5つの化合物を選定し試験を行った結果、カルバクロール、サフラナール、バニリン、メチルユーゲノールの4つが覚醒時間の短縮と、休息を促進する非レム睡眠の増加をもたらすことを確認した。さらに、これらの化合物が脳の主要な鎮静シグナル系であるGABA受容体に作用していることが明らかとなり、既存の睡眠薬と同様の経路を介して作用する可能性を示唆した。 個々の成分だけでなく、植物分類群のレベルでも分析が行われた。キク科、シソ科、クスノキ科が睡眠促進成分を特に豊富に含むことが判明し、ラベンダーやシソなどの候補種が今後調査されるべきとして挙げられた。本成果は既存の睡眠薬が引き起こす副作用や適応症の限界を背景に、天然由来の安全な睡眠補助剤や機能性食品の開発に向けた「実践的な地図」を提供するものである。 研究チームは今後、成分の長期安全性、複数成分の相互作用、および広範な生体および人間を対象とした臨床的効果について検証を進める。本アプローチは、伝統的な知見と断片的な化学データを統合し、健康製品開発のイノベーションを加速させるデータ駆動型アプローチの成功事例として注目されている。