MIT教授2人、AI創薬で2026年プリツカー賞
- •レジーナ・バルジライとジェームズ・コリンズが、AIを活用した抗生物質発見で2026年プリツカー賞を受賞
- •2020年の論文で、2,500分子で学習したモデルがハリシンを特定
- •チームは2023年、薬剤耐性を持つアシネトバクター・バウマニに有効なアバウシンを特定
MIT教授のレジーナ・バルジライ(Regina Barzilay)とジェームズ・コリンズ(James Collins)が、AIを活用した抗生物質発見の先駆的研究により、2026年の「AI in Science Research Excellence」プリツカー賞を受賞しました。シカゴ大学とカリフォルニア工科大学が共同で授与するこの賞は、AIと自然科学または工学の双方を進展させる研究を顕彰するため、2024年に創設されました。2人はMITのアブドゥル・ラティフ・ジャミール健康機械学習クリニックで共同教員リーダーを務め、MITシュワルツマン計算機科学大学院と工学部にも所属しています。
共同研究の最初の大きな成果は、2020年に学術誌『Cell』で発表した論文です。当時MITの博士研究員だったジョナサン・ストークス(Jonathan Stokes)が筆頭著者を務め、人工知能によって発見された初の抗生物質ハリシンを報告しました。2,500分子で学習した深層学習モデルがハリシンを特定しました。この物質はもともと糖尿病治療薬の候補として研究されていましたが、試験ではクロストリジウム・ディフィシル、アシネトバクター・バウマニ、結核菌など、抗生物質耐性を持つ細菌を殺す作用が確認されました。チームは、それまで何年もかかっていた発見の過程を数週間で終えました。
バルジライ、コリンズ、ストークスは2023年、機械学習を使い、アシネトバクター・バウマニに有効な狭域スペクトル抗生物質アバウシンを特定しました。単一の治療耐性菌種に作用する性質は、細菌が耐性を獲得する可能性を下げ、有益な腸内細菌への影響を抑えられる点で利点になります。コリンズは、抗生物質の発見は従来、時間と費用がかかり、結果も予測しにくい試行錯誤に頼ってきたと述べ、生成AIによってAIが発見の道具から設計の道具へ移りつつあると説明しました。一方、バルジライは、現時点でAIが自動化できる創薬の工程は一部に限られると指摘し、研究を進めるには人間の生物学を現実的に再現するAIモデルが必要だと述べました。