オープンサイエンスコンテスト、AIを活用してパーキンソン病治療の候補を特定

画期的な進展として、Critical Assessment of Computational Hit-Finding Experiments（CACHE）と呼ばれるオープンサイエンスコンテストが、人工知能（AI）を活用してパーキンソン病の新しい治療法につながる可能性のある分子を発見することに成功しました。この共同作業には、Merck KGaAやピッツバーグ大学など、さまざまな機関の科学者が関わり、遺伝性パーキンソン病の原因として知られるタンパク質LRRK2に対して独自の作用機序を持つ7つの市販化合物が特定されました。この発見は、オープンサイエンスの大きな勝利を意味し、従来の特許駆動型アプローチに代わる協力を強調しています。

AI駆動の創薬、有望な結果をもたらす

Merck KGaA、ピッツバーグ大学、および他の機関の研究者たちは、人工知能の力を活用して、タンパク質LRRK2に対して新規の作用機序を持つ7つの市販化合物を特定しました。このタンパク質は長年、パーキンソン病の発症に関与していると考えられてきました。これらの発見が際立っているのは、LRRK2のWD40リピート（WDR）ドメインに対して活性を示すことが知られている最初の化合物であるという点です。この領域は、パーキンソン病の毒性において重要な役割を果たしていると考えられています。

オープンサイエンスコンテスト、CACHEはこの画期的な成果を可能にしました。俳優マイケル・J・フォックスの研究財団の一部資金提供を受けたCACHEは、2つの異なるラウンドで構成されていました。最初のラウンドでは、23の参加ラボがAIアルゴリズムを使用して最大100の化合物をノミネートしました。その後、これらの化合物は、LRRK2 WDRドメインへの結合親和性を評価するための一連のアッセイや、無関係な受容体への結合の可能性（LRRK2への特異性を示す）を含む、厳格な実験室実験にかけられました。

最も有望な化合物は第2ラウンドに進み、研究者は元の提出物と類似した作用機序を持つが、より高い特異性または結合親和性を持つ可能性のある最大50のフォローアップ化合物を選択することができました。第2ラウンドでは、偽陽性を避けるためにより厳格な基準が課され、結果を検証するための追加スクリーニングが含まれていました。

業界の専門家による独立した委員会が最終データを評価しましたが、その名前や所属は非公表でした。最高評価の化合物は、ピッツバーグ大学、カーネギーメロン大学、ブリティッシュコルンビア大学、およびMerck KGaAから生まれました。勝者化合物を特定した7人の参加者が使用した計算方法の詳細情報は、CACHEのウェブサイトで見つけることができます。

注意とさらなる研究が必要

パーキンソン病の治療に潜在的な応用を持つ化合物の発見は確かに重要ですが、これらの発見には注意してアプローチすることが不可欠です。CACHEを運営する組織、ConscienceのCEOであるRyan Merkley氏によると、特定された化合物は潜在的な創薬のための励みになる出発点を表しています。しかし、それらが viable な薬剤候補として考慮される even ためには、広範な研究とテストを受ける必要があります。Merkley氏は、創薬におけるAIツールの品質と応用について、透明性のある率直な議論を行い、時間とともにその有効性をさらに高める必要性を強調しました。

パーキンソン病を超えた視野の拡大

パーキンソン病の治療法の可能性を特定したCACHEの成功は、他の医療分野への拡大への道を開きました。チャレンジ2と3は現在、COVID-19と戦うための新薬の発見に焦点を当てています。チャレンジ4は、リンパ腫に関連するT細胞活性化のネガティブレギュレーターであるCBLBのTKBドメインを阻害する薬剤を予測する参加者を募っています。現在応募を受け付けているチャレンジ5は、MCHR1受容体を標的とする肥満治療薬の特定を目指しています。

CACHEという名前のオープンサイエンスコンテストは、人工知能の能力を活用して、パーキンソン病の治療に有望な化合物を発見しました。Merck KGaAやピッツバーグ大学の研究者を含むこの共同作業は、従来の特許駆動型アプローチから大きく一歩踏み出したものです。これらの発見はパーキンソン病の治療に対する希望を提供しますが、さらなる研究と検証が必要です。CACHEは現在、AIの力を活用してさまざまな分野での創薬を促進し、他の緊急の医療課題に対処する取り組みを拡大しています。