カリフォルニア州サウスサンフランシスコ—AIを活用した治療薬開発企業のinsitroは、従来の手法では大規模な集団研究が困難だった褐色脂肪組織（BAT）の遺伝的要因を、AIとMRIデータを組み合わせて解明する画期的な研究を発表した。この研究は、世界初のBATを対象とした全ゲノム関連解析（GWAS）であり、機械学習を用いた画像解析によって、英国バイオバンクの6万9,598人分のDixon MRIデータから褐色脂肪量を推定。その差分（腹部と上鎖骨部の脂肪信号強度の差）を基に作成されたAI由来のBAT画像表現型は、季節変動（冬にピーク）を示し、既存の肥満指標とは異なる生物学的特異性を確認した。 この表現型を基に実施されたGWASでは、従来の肥満関連研究では見つかっていなかった複数の新規遺伝子座が同定され、BATの遺伝的調節に関する新たな知見が得られた。さらに、BATの多遺伝子リスクスコアは、体組成、脂質プロファイル、グルコースコントロール、血管健康など複数の心血管代謝疾患に関連する因果的関連を示し、BATが代謝健康に果たす重要な役割を裏付けた。 これらの遺伝的発見をもとに、insitroのCellML™プラットフォームで人由来の脂肪細胞を用いたスクリーニングが行われ、脂肪細胞の「ビージング（白脂肪の褐色化）」を促進する候補ターゲットを評価。その中で、BAT-01というターゲットが優先選定され、小動物モデルでの検証が実施された。肥満誘導マウスにおいて、BAT-01のsiRNAによるノックダウンにより、4週間で体重が15％減少、脂肪量は25％減少したが、摂食量に変化は見られず、筋肉量は維持された。また、白色脂肪組織でのUcp1発現上昇とレプチン発現の低下が観察され、褐色化に近い状態の誘導が示唆された。 この成果は、中枢神経系に作用する食欲抑制薬とは異なる「末梢的」な脂肪減少メカニズムの可能性を示しており、現在の肥満治療と異なる差別化されたアプローチの開発に貢献する。David Lloyd博士は「AIと人間の遺伝学に基づく発見は、試行錯誤の時代と根本的に異なる」と強調。insitroは、このGWASで同定された他のBAT関連遺伝子についても、CellML™と動物実験を用いて継続的に評価し、肥満や他の心血管代謝疾患に対する新規治療ターゲットのパイプラインを構築している。 insitroは、AIパイオニアであるDaphne Koller博士が創設・率いる企業で、世界最大規模の多モーダル人間・細胞データを統合し、「Virtual Human™」と呼ばれる因果的AIエンジンを構築。これにより、疾患の発症・進行・治療を解明し、薬物設計を工業化する仕組みを実現。約8億ドルの資金調達と、BMS、リリー、ギリアドなどとのパートナーシップを背景に、薬物発見の不確実性を克服し、患者に大きな影響を与える持続可能な医療革新を目指している。