AIが細胞の健康予測…仮想細胞で新薬開発にアクセル

4次元（4D）人工知能（AI）モデルと「デジタルツイン」で構築した仮想細胞を使い、新薬開発の速度を高める技術が開発された。

17日（現地時間）、米カリフォルニア大学サンディエゴ校（UCサンディエゴ）の研究チームは、この内容の研究成果2本を国際学術誌「セル」に発表した。

細胞にエネルギーを供給するミトコンドリアは、細胞の健康状態によって形が変わり、病気の指標や新薬試験に活用できる。しかし従来は、ミトコンドリアを平面的で静的な画像でしか観察できず、機能変化を理解するのが難しかった。

研究チームは「4D格子光シート顕微鏡」技術を活用して仮想細胞を作った。この技術は、ミトコンドリアなど細胞内構造物が3次元で時間の流れに沿ってどう動くかを捉える。

1つ目のアプローチは、深層学習AIモデル「MitoSpace」を活用した。研究チームは、薬剤処理したがん細胞を撮影した4D映像4万本をAIに学習させた。

AIはミトコンドリアの形と動きだけで細胞のエネルギー状態を予測し、薬剤の種類を75%の精度で区別した。これは従来の2D画像を使った場合の精度56%より高い数値だ。

2つ目は、生きた細胞の「デジタルツイン」を構築する方式だ。研究チームは細胞小器官の行動規則を定義し、これを物理ベースのモデルに適用した。この仮想細胞は、特定の薬剤に対する実際の細胞のミトコンドリア反応をほぼ一致して再現した。

責任著者のヨハネス・シェーネベルク教授は「細胞は奥行きがあり、決して動きを止めない4次元の物体だ」とし「仮想細胞はその事実を捉えたデータに基づいて作られなければならない」と述べた。

研究チームは、この技術ががん、糖尿病、アルツハイマー病など様々な病気の新薬開発を加速すると期待した。

研究チームの今後の目標は、AIモデルとデジタルツインを組み合わせて完全な仮想ヒト細胞を作ることだ。最終的には複数の細胞が集まった組織全体をモデル化し、臨床治療に情報を提供することを目指す。

※ この記事は韓国信用新聞（韓国語）の記事をAIが翻訳し、日本語版編集部が自動配信したものです。