NECは4月8日に開いた発表会で「AIを活用して次世代型ワクチンを作る」と表明した。目指すのは、新型コロナウイルスの近縁種にも適用でき、変異株の登場にも強く、効果が長続きし、多くの人に適合するワクチンだ。
新型コロナウイルスの感染拡大で、日本で初めて緊急事態宣言が発令されてから2年がたった。コロナ禍は今なお続いており、第7波の不安などからワクチン接種も4回目が見えてきた。
そんな中、ワクチン開発者を支援する国際基金「感染症流行対策イノベーション連合」(CEPI)は次のような目標を掲げ、パンデミックを引き起こす可能性が高い「ベータコロナウイルス属」全般に効くワクチンを開発する事業者を募集した。
CEPIの目的は「次にパンデミックが起きた際、100日以内にワクチンを供給すること」だ。審査の結果、NECはCEPIから研究資金の援助を受けられることになった。
発表会に参加した東京大学医科学研究所の石井健教授によれば「(CEPIの目標は)現時点の科学のレベルではできないと考えられている。そこを突破する技術が世界中で求められている」という。NECはノルウェー子会社の「NEC OncoImmunity(オンコイミュニティ)」とともに、AI技術を武器にしてこの課題に挑戦する。
現在、新型コロナウイルス用のワクチンとして広く使われているのは「mRNAワクチン」。ウイルスのタンパク質を作るもとになる遺伝情報の一部を注射し、それに対する抗体が体内で作られることにより、ウイルスに対する免疫を得る仕組みだ(厚生労働省の新型コロナワクチンQ&Aより)。
しかし、新型コロナウイルスにデルタ株やオミクロン株があるように、ウイルスは変異することもあり、変異株の登場時に対応しきれず予防効果が下がるというデメリットがある。NECによると、効果が長期間持続しない問題もあるという。
変異株や近縁種が出るたびに新たなワクチンを開発するのは現実的ではない。そこでNECが考えたのが、できるだけ多くのウイルスの共通点を探し出すことで、さまざまなウイルスに対応できるワクチンだ。
研究対象のウイルスのゲノムデータを可能な限り収集して全ゲノムを解析。その後、AIを活用してそれぞれのゲノムデータの中から免疫反応を引き起こすパーツ(抗原)を探し出す。それらの情報をまとめて共通点を探すまでが第1ステップになる。
見つけた共通点から、変異しやすい部分を排除して変異株への対応力を強化。白血球の型との組み合わせを考慮して、できるだけ多くの人が使えるよう設計するという。
NECによると、現状のワクチンはウイルスが細胞に侵入するのを防ぐB細胞の働きを利用してウイルスを排除していたが、NECのワクチンは感染細胞を攻撃してウイルスの拡大を防ぐT細胞の働きも活用する。これはNECがこれまで取り組んできたがんワクチンの仕組みを応用したものだ。
CEPIの支援基準には「AIをフル活用すること」が含まれていたという。NECが今回のワクチン開発でAIを活用するのは、ゲノムデータ探索の精度を高めつつ、探索時間を短縮するためだ。
分析するゲノムデータは22年4月の時点で650万を超える。本来、抗原を探すには片っ端から全て実験する必要があるが、NECのAIは過去の実験データなどを基に抗原を指し示せるという。これにより大量のデータを高精度かつ高速に処理できるとしている。
AIは創薬の現場でも活用されているが、NECの北村哲部長(AI創薬統括部)は「抗原を探索するアルゴリズムでは世界で一番強いと自負している」と自信を見せた。
石井教授は次世代ワクチンの実現性について「不明としか言えない」としたが、「AIの可能性は十分に理解しているつもり。研究者としてもわくわくしているし、次世代ワクチンの開発を担うという点では非常に期待している」と評価した。
NECは今後、18カ月かけてさまざまなウイルスに共通する抗原を探索し、さらに6カ月かけてマウスなどを使った非臨床試験を実施。その後は数年かけて臨床試験などを通して安全性や有効性を検証していく。
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