タフツ大学の科学者らは、「地下鉄マップ」モデルを使用してライム病を標的とする化合物を特定し、将来のより正確な治療法への道を示した。研究者らが作成したモデルは、2 つの既存薬がより選択的な治療選択肢となる可能性があることを示しています。彼らは、ライム病を引き起こす細菌の重要な代謝活動を示すゲノムスケールの代謝モデル、つまり「メトロマップ」を開発した。
このマップを使用して、彼らはライム病が宿主に感染する唯一の方法を選択的に標的とする 2 つの化合物を特定することに成功しました。彼らの研究結果は、10月19日にmSystems誌に掲載された。
どちらの薬剤も多くの副作用があるため、ライム病の実行可能な治療法ではありませんが、薬剤標的と考えられる既存の治療法を予測するためのコンピューターによる「地下鉄マップ」の使用に成功したことは、他の有益な細菌に触れずにライム病のみを阻止する微視的な物質を開発できる可能性があることを示唆しています。
ゲノムスケール代謝モデル (GEM) は、遺伝子、酵素、代謝産物、その他の情報を含む、生物学的システムの既知の代謝情報をすべて収集します。これらのモデルはビッグデータと機械学習を活用して、科学者が分子メカニズムを理解し、予測を行い、これまで知られていなかった、あるいは既知の生物学的プロセスに反する可能性がある新しいプロセスを特定するのに役立ちます。
現在、ライム病は、ライム病菌であるアシネトバクター・バウマニと、宿主微生物叢に生息してさまざまな有益な機能を果たす他のさまざまな細菌を殺す広域抗生物質で治療されています。慢性的なライム病の症状や再発性のライム病を持つ人の中には、医療ガイドラインに反しており、効果があるという証拠もないにもかかわらず、一年中抗生物質を服用している人もいます。
「私たちが今でも使用している抗生物質のほとんどは、数十年前の発見に基づいており、抗生物質耐性は多くの細菌性疾患で深刻な問題となっています」と、筆頭著者でありタフツ大学医学部の分子生物学および微生物学の助教授であるピーター・グウィン氏は述べた。 「マイクロバイオームを破壊し、抗生物質耐性を引き起こす可能性がある広域抗生物質で患者を治療するよりも、個々の細菌の特定の経路を標的とする微量の物質を見つけることを求める傾向が高まっています。」
「地下鉄マップ」計算モデルを使用して特定された 2 つの化合物は、重篤な副作用のある抗がん剤と、副作用により市場から撤退した喘息薬でした。モデルによって特定された両方の薬剤は実験室でテストされ、培養においてのみライム細菌を殺すことに成功したことが判明した。
「ライム病は、その効果が非常に限られており、環境に大きく依存するため、狭スペクトル薬の優れたテストケースです。そのため、他の細菌にはない脆弱性が生じています」と、ポール＆エレイン・チャーウィンスキー免疫学教授兼分子生物学・微生物学教授であり、この研究の主著者であるリンデン・フー氏は述べた。
グウェンと彼女の共同研究者は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックの最中に、研究室で直接作業することができなかったときに、この計算モデルを開発しました。このモデルを使用すると、科学者が骨の折れる基礎科学ステップの一部を省略して、より標的を絞った治療法をより迅速にテストおよび開発できる可能性があります。
最近、ベイエリア・ライム財団のエマージング・リーダー賞を受賞したグウィン氏は、「このモデルを使用して、癌や喘息の治療薬のような毒性は持たないが、ライム病のプロセスの同じ部分または別の部分をブロックする可能性がある類似の化合物をスクリーニングできるようになりました」と述べた。
グウェンとフーは、慢性的なライム病の症状を持つ人々がまだ感染しているのか、それとも免疫機能不全が慢性的な症状を引き起こしているのかを判断するための別の研究を行っている。 「人々が広域抗生物質の代わりに2週間の標的ライム療法を受け、感染がないことを検査され、慢性症状が続く場合は免疫反応を抑えるために薬を服用する日が来るのを想像できます。」
グウィン氏は、同様の計算による「地下鉄マップ」は、性感染症の梅毒やクラミジアを引き起こす細菌や、ロッキー山紅斑熱を引き起こすリケッチアなど、ゲノムが比較的小さい他の細菌にも使用できる可能性があると述べた。グウェンのチームは、これらの細菌のいくつかをマッピングすることに取り組んでいます。