人工知能を活用した抗真菌剤の開発研究

本研究では、人工知能（AI）を活用した標的志向型スクリーニングと表現型スクリーニング、ヒット化合物の標的同定とin vivoでの有効性評価、により、構造や作用が新しい抗真菌剤を見出すことを目的としている。抗真菌活性を有する化合物をAIで予測する構造活性相関モデルを構築するため、本年度は、抗生物質データベースAntibaseに抄録されている抗真菌物質を構造的なクラスターにわけて、その代表的な化合物で構成した「抗真菌活性」標的別ライブラリーを構築した。またそれらのWetでの実験結果をもとに活性予測モデルの構築を検討した。表現型スクリーニングでは、植物病原菌 Pyricularia oryzaeや麹菌Aspergillus oryzaeの形態変化を分類するAIモデル「第二世代fungal MorphoBase (2G fMorphoBase）」の改良を重ね、麹菌の形態変化を85%以上の精度で見極められるようになった。またこのシステムを使って化合物ライブラリーや微生物培養エキスのスクリーニングを実施し、一放線菌が構造や作用で新規性の高い物質を生産することを見出した。さらに化合物ライブラリーから見出した化合物の作用を形態変化やハプロイド変異体ライブラリーを使って予測した。標的候補タンパク質については、直接的な相互作用やタンパク質機能に対する影響を検討して標的としての妥当性を検証している。本化合物については、昨年度に確立したカイコの感染実験系でin vivo での抗真菌活性を評価したところ、治療効果が認められた。

本研究では、人工知能（AI）を活用した標的志向型スクリーニングと表現型スクリーニング、ヒット化合物の標的同定とin vivoでの有効性評価、により、構造や作用が新しい抗真菌剤を見出すことを目的としている。抗真菌活性を有する化合物をAIで予測する構造活性相関モデルを構築するため、本年度は、抗生物質データベースAntibaseに抄録されている抗真菌物質を構造的なクラスターにわけて、その代表的な化合物で構成した「抗真菌活性」標的別ライブラリーを構築した。またそれらのWetでの実験結果をもとに活性予測モデルの構築を検討した。表現型スクリーニングでは、植物病原菌 Pyricularia oryzaeや麹菌Aspergillus oryzaeの形態変化を分類するAIモデル「第二世代fungal MorphoBase (2G fMorphoBase）」の改良を重ね、麹菌の形態変化を85%以上の精度で見極められるようになった。またこのシステムを使って化合物ライブラリーや微生物培養エキスのスクリーニングを実施し、一放線菌が構造や作用で新規性の高い物質を生産することを見出した。さらに化合物ライブラリーから見出した化合物の作用を形態変化やハプロイド変異体ライブラリーを使って予測した。標的候補タンパク質については、直接的な相互作用やタンパク質機能に対する影響を検討して標的としての妥当性を検証している。本化合物については、昨年度に確立したカイコの感染実験系でin vivo での抗真菌活性を評価したところ、治療効果が認められた。