英国のケンブリッジ大学の科学研究チームは、将来起こり得る大規模なウイルスの流行や新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のような流行に対して、より広範な予防ソリューションを提供することを目的として、完全に人工知能によって設計されたコアコンポーネントを備えた新しいワクチンが初めて人体治験に使用されたと発表した。研究者らによると、主要なワクチン抗原が人工知能アルゴリズムによって完全に設計され、人体での臨床試験に投入されたのはこれが初めてのケースだという。その目標は、既存の新型コロナウイルスとその変異株に対処するだけでなく、現在は主に動物の間で流行しているが、種を超えてヒトに感染する可能性がある複数のコロナウイルスも対象に含め、次のパンデミックが起こる前に「先手を打つ」ことだ。

このワクチン候補の概念は、特定の株を標的とするのではなく、コロナウイルスの「ファミリー」全体に対する防御線を構築しようとする点で従来のワクチンとは異なります。人工知能システムは、世界的な監視プロジェクトによって収集された多数のコロナウイルスの遺伝子配列を最初に受け取りました。これらの配列はウイルスの「指示」に相当し、人間や動物に感染することが知られているさまざまなタイプをカバーしています。次に、アルゴリズムはこの遺伝情報を分析およびパターン認識して、いわゆる「スーパー抗原」を設計します。このスーパー抗原は、広範な交差反応能力を備えた免疫応答を生成するように身体の免疫系を訓練するために使用されます。ウイルスが変異を続けたり、新型コロナウイルスが動物から人間に感染したりしても、ある程度は認識して防御を発動できる。

ワクチン学では、抗原はワクチンの重要な構成要素であり、体の免疫システムが「認識して攻撃する」ために学習するものです。プロジェクトリーダーであるケンブリッジ大学のジョナサン・ヒーニー教授は、人工知能によって設計された抗原が人体治験で使用されたのはこれが初めてだと述べた。関連技術のパフォーマンスは「驚くべきもの」であり、「人類に利益をもたらす人工知能の大きな可能性」も示しています。同氏は、チームが望んでいるのは、「現在のウイルス」を標的とするだけでなく、次の流行やパンデミックを引き起こす可能性のある将来の病原体を予防するワクチンを開発することであり、それはパンデミックへの対処方法の「根本的な変化」を意味すると述べた。

ワクチンは新型コロナウイルス感染症のパンデミック下で重要な役割を果たしてきたが、その大部分はその時点で流行している特定のウイルス株に基づいており、ウイルスが変異し続けるにつれてレシピも更新されている。新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) や季節性インフルエンザ ウイルスなどの多くの呼吸器ウイルスは、突然変異によって表面構造を変化させ、免疫による認識を回避することに長けています。そのため、新型コロナウイルス (COVID-19) やインフルエンザ ワクチンを定期的に更新する必要があります。ヒーニー氏は「われわれは常に一歩遅れている」と指摘し、この試みでは人工知能などの新技術を活用してウイルスファミリーの「共通の弱点」を事前に特定し、ウイルスが変異したり種間で拡散したりする前に防御準備を完了したいとしている。

現在、このAI設計のコロナウイルスワクチン候補は小規模な人体治験の第1段階を完了しており、合計39人の被験者が参加している。主な目的は安全性を評価することです。 Journal of Infectionに掲載された予備結果では、このワクチンは免疫反応を刺激するのに「中程度」効果があるとされているが、それでも業界内で前向きな反応を引き起こしたことが示された。研究チームは、その免疫原性とさまざまなコロナウイルスに対する潜在的な防御力をより包括的に評価するために、約200人の被験者を対象とした追跡調査を実施することを計画している。

臨床試験の一部に参加したサウサンプトン大学のソール・ファウスト教授は、人工知能に基づいて抗原を設計するこの技術には「本当に可能性がある」とコメントし、この研究の方向性を「非常に刺激的」だと述べた。同氏は、ウイルス、特にパンデミックの可能性がある病原体の絶え間ない変異に対処する場合、ワクチン設計段階ではこうした技術的手法が従来の手法よりも大幅に優れていると指摘した。

ケンブリッジのチームは対象をコロナウイルスに限定していない。彼らはすでに動物モデルで万能季節性インフルエンザワクチンの研究を行っており、将来的にはインフルエンザワクチンの処方を毎年更新する慣行から脱却したいと考えている。さらに、研究チームは、現在家禽個体群に深刻な被害を及ぼし、パンデミックの危険性が懸念されているこのウイルスが人間の間で広く広がった場合の状況に対応するため、H5N1型鳥インフルエンザのワクチンの開発も進めている。

研究者らは、さまざまな種類のエボラウイルスを含むウイルス性出血熱に対するワクチン候補の開発にも取り組んでいる。コンゴ民主共和国で現在発生している出血熱は、既存のワクチンがないエボラウイルスの一種によって引き起こされており、より広範囲の出血熱ワクチンの開発が緊急に求められています。

この研究には関与していないオックスフォード大学ワクチングループのディレクター、アンディ・ポラード氏は、このルートは動物実験で「非常に説得力のある証拠」を生み出したと述べた。同氏はこのデータを「非常に興味深い」と呼び、多くの科学者はこのようなタイプの免疫反応をこの方法で誘導できるとは必ずしも予想していなかった、と述べた。ポラード教授はまた、人間の免疫系は長年の自然感染によって形成された実験用マウスの免疫系よりもはるかに複雑であり、臨床効果はまだ分からないため、実際の試練は人体での試験の結果にあると指摘した。

より広い観点から見ると、多くの専門家は、人工知能がワクチン研究における「ゲームチェンジャー」になると期待されていると考えています。人工知能ツールは、抗原の設計に関与するだけでなく、さまざまなワクチン候補に対する人間の免疫系の反応を予測するためにも使用できる可能性があり、それによってスクリーニングと開発プロセスが大幅にスピードアップされ、ウイルスの出現からワクチンの到着までの時間が短縮され、将来の公衆衛生上の出来事で「命を救う」ことができます。

英国国立医療研究研究所（NIHR）の科学責任者マリアン・ナイト氏は、AIが設計したこの「スーパー抗原」の初期の人体治験の成功は、広範囲で長期にわたるウイルス防御を実現するための「変革の一歩」であるとコメントした。英国科学技術大臣のヴァランス卿は、この開発を「英国のもう一つの科学的成功物語」と呼び、人工知能技術の支援を受けて科学研究の利点を新しい医療にどのように変えるかを実証したと信じた。同氏は、初の人体治験の結果が肯定的なシグナルを発する中、この研究は長期的にワクチン導入のペースを加速させ、世界中のより多くの人々に利益をもたらすことが期待されると強調した。