AI設計ワクチン、英ケンブリッジ大が臨床試験で安全性確認
AIを活用したワクチン開発で、英ケンブリッジ大学の研究が注目されています。同大学は、AIで設計した抗原を用いるワクチン候補の第1相臨床試験で、安全性と免疫応答を確認したと発表しました。今回の事例で注目したいのは、AIが文章や画像生成にとどまらず、医療研究の設計にも使われている点です。何が確認され、何が課題なのかを見ていきます。
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AIが設計したのは、ワクチンの“目印”となる抗原
英ケンブリッジ大学は、スピンアウト企業のDIOSynVax（DVX）と共同で、AIとコンピュータシミュレーションを活用し、ワクチン候補の中核となる抗原を設計しました。成果は学術誌「Journal of Infection」に掲載されています。対象となるのは「サルベコウイルス」と呼ばれるコロナウイルスの一群です。サルベコウイルスには、新型コロナウイルスやSARSウイルスのほか、自然界に存在するコウモリ由来の近縁ウイルスなどが含まれます。
今回の研究でAIが担ったのは、ワクチン全体の開発ではなく、有効成分にあたる「抗原」の設計です。抗原とは、免疫がウイルスを見分けるための目印のようなもので、ワクチンはこの目印を体に示すことで、ウイルスに備える反応を引き出します。
研究チームは、世界各地の監視プログラムで収集されたサルベコウイルスのゲノム配列データを、機械学習で解析しました。ゲノム配列とはウイルスの遺伝情報の並びを指し、研究チームは大量のデータから共通点を探すことで、ウイルス群に共通する構造的な特徴を特定。その特徴をもとに、人工抗原を設計し、研究チームはこれを「super-antigen」と呼んでいます。
特定の変異株だけを見るのではなく、近い種類のウイルスに共通する特徴を目印にすることで、将来的な変異株や近縁ウイルスへの対応も視野に入れた設計になっています。一方で、ワクチンの届け方や製剤化、前臨床試験、臨床試験の設計と実施は、従来通り研究者らが担っています。AIは研究全体を置き換えたのではなく、人間が見つけにくい共通点を抽出するための解析手段として位置づけられます。
ワクチン全体ではなく「抗原」の設計に限られるとはいえ、医療の研究現場でAIが具体的に活用され、人での試験まで進んだ点は注目したいところです。
次のセクションでは、臨床試験で確認された内容を見ていきます。
第1相臨床試験で確認されたことと、今後の課題
今回の第1相臨床試験は、健康な18〜50歳のボランティア39人を対象に、英国の臨床研究施設で実施されました。第1相試験では、新しい薬やワクチンを人に使う初期段階の試験で、安全性に大きな問題がないか、体がどのように反応するかを検証しました。
試験では重大な副作用は報告されず、幅広いコロナウイルスに反応する免疫応答が観察されました。免疫応答とは、体の免疫システムがワクチンに反応し、ウイルスに備える働きを見せることです。今回の試験では、新型コロナウイルスやSARSウイルスに加え、将来的に人へ感染する可能性があるコウモリ由来コロナウイルスに対しても反応が見られました。
ただし、今回確認されたのは「安全性」と「初期の免疫原性」です。免疫原性とは、ワクチンが体の免疫反応を引き出す性質を指します。ワクチンを接種すれば感染を防げる、重症化を防げる、と証明されたわけではありません。実際の感染予防効果や防御効果を判断するには、より多くの人を対象にした大規模な試験が必要です。
研究の科学リーダーを務めるケンブリッジ大学獣医学部のジョナサン・ヒーニー教授は、ワクチン開発を流行後に対応する形から、将来に備える形へ転換する意義に触れています。ただし、これは研究チームの見解であり、今回の結果だけで実用化が近いと判断することはできません。
今後は第2相試験が予定されており、DIOSynVaxは今回の設計手法を他のウイルスに応用できるかどうかも重要な課題になるとしています。
第1相試験で安全性と免疫応答が確認されたことは、研究を次へ進めるうえで前向きな結果といえます。一方で、感染予防効果や長期的な安全性の検証はこれからであり、実用化までには一定の時間を要すると見られます。
まとめ
いかがだったでしょうか？
英ケンブリッジ大学の取り組みは、AIがワクチン開発の一部である抗原設計に使われ、人での初期試験まで進んだ事例です。
現時点で確認されたのは安全性と免疫応答であり、感染予防効果の証明には今後の試験が必要です。
それでも、未知の変異株に備える研究として、AIと医療の関わりを考えるうえで注目すべきニュースといえます。