Google Antigravityが抗菌ペプチド探索を加速

グーグルは、同社の作業環境「アンティグラビティ」で抗菌ペプチドの探索を加速する手法を公表した。抗生物質耐性の拡大は世界的な健康危機であり、2050年までに年間最大1000万人の死亡につながると指摘される。これに対し同社は、数多くのアミノ酸配列に埋もれた機能不明の候補から抗菌ペプチドを見い出すため、配列の進化上の規則性を直接読み取る深層学習モデルを訓練した。このモデルにより、既に蓄積されたゲノム情報から既知の抗菌物質に似た候補だけでなく、機能注釈のない配列からも信頼度の高い候補を抽出できるとされる。 同環境では、タンパク質の三次元構造を確認する新たな可視化機能も導入された。研究者と人工知能エージェントは同一の構造表示を共有し、機能領域の強調や残基選択、結合部位への注釈を双方向に反映できる。エージェントは選んだ候補の構造予測を提示し、研究者が注目箇所を指定すれば、その文脈に基づく仮説検証が行える。探索、配列解析、構造確認を単一の対話型セッションに統合することで、データベース検索に要していた時間を大幅に短縮できる可能性がある。 ただし、今回提示された候補は構造やゲノム情報に裏付けられた生物学的候補であり、実用化には実験室での検証が不可欠である。同開発は、ヒト常在菌に限らず環境微生物など対象を広げれば、新たな抗菌薬候補の探索を大規模に進める足がかりになると期待される。