Google DeepMindは、エージェント型開発プラットフォーム「Google Antigravity」を使って抗菌ペプチド（AMP）の候補を探した手順を、技術解説として公開しました。同社によると、このプラットフォームにより、複数のデータベースにまたがる断片的な検索を1つのセッションに圧縮でき、生物学者が有望な標的を迅速に発見・構造評価・優先順位付けできるようになるといいます。
抗菌剤耐性とバクテリオシンの可能性
資料によると、抗菌剤耐性の上昇は差し迫った世界的な健康危機であり、対策がなければ2050年には年間1,000万人の死亡につながる可能性があります。従来の抗生物質に代わる選択肢として、抗菌ペプチド、特にバクテリオシンが有望視されています。バクテリオシンは、細胞エンベロープから必須の細胞内機構に至るまで、競合細菌の基本的な脆弱性を標的とするよう自然進化してきたため、病原体が耐性を獲得しにくいとされます。
ゲノム・メタゲノムシーケンシングの指数関数的な成長により、世界中のデータベースには数十億の天然アミノ酸配列が蓄積されています。このデータから、世界的に使用されているバクテリオシンであるニシンや、Darobactin、Dynobactin、Lariocidinといったゲノムマイニングによる最近の成果が生まれています。しかし、多くの配列は既知のタンパク質と類似していないため、機能が未特性化のままタンパク質データベースの「ダークマター」に埋もれています。
ProtNLMとAntigravityの役割
このギャップを埋めるため、GoogleはProtNLM（Protein Natural Language Model）を開発しました。これはアミノ酸配列の進化的「文法」を直接読むよう訓練された深層学習モデルで、未特性化のUniProtエントリのうち数百万件に、タンパク質名、機能コメント、細胞内局在、GO用語などの高信頼度の機能ラベルを付与できます。
Antigravityでは、研究者とAIエージェントが対話型のマルチターンセッションで協働します。研究者は科学的戦略を導き、エージェントはデータベース横断的な調整、構造解析、文献統合を担当します。具体的には以下のような作業が可能です。
- 数百万のエントリから候補を絞り込むデータベース検索
- Swiss-Protのキュレーション済み知識に対する新規性の検証（EMBL-EBI NCBI-BLASTを使用）
- AlphaFold Protein Structure Databaseからの3Dモデル取得と、実験的に決定された構造との重ね合わせによる類似性評価
- ゲノム上の隣接遺伝子の調査による生物学的文脈の確認
- 文献レビューに基づく作用機序と標的病原体の推定
- タンパク質発現、抗菌薬感受性試験、標的結合、in vitro毒性試験を含む実験計画の生成
新規バクテリオシン候補の発見例
資料では、「Streptococcus pseudopneumoniaeで新規の抗菌ペプチドを見つけ、計算上で検証する」という目標を立てた具体例が示されています。Antigravityのエージェントは、Lactococcin 972ファミリーに属する97アミノ酸長のバクテリオシン（UniProt ID: A0A0U0D591）を候補として特定しました。
研究者の指示により、この候補はSwiss-Protの手動レビュー済みタンパク質の中に有意な配列ホモログがないことが確認されました。AlphaFoldが予測した3D構造は、実験的に決定されたバクテリオシンのフォールドと密接に一致し、ProtNLMの予測を構造的に裏付けました。
また、ゲノム上の隣接遺伝子を調べると、この候補は密に連結したオペロンの上流にあり、ABCトランスポーター透過酵素の6塩基対手前に位置していました。その後ろには対になるとみられるATP結合タンパク質があり、別の注釈付きバクテリオシンとXRE転写調節因子も近くにありました。同社は、この配置を、候補が機能するバクテリオシンシステムの一部であることを示す強い状況証拠としています。
エージェントは既存の文献をもとに、この分子が細菌の細胞分裂を標的とするという作用機序と、複数の薬剤耐性病原体に及ぶと予測される活性の範囲を、仮説として示しました。
この候補を含む複数のペプチドは現在ウェットラボで検証中であり、実験結果がエージェントの分析の最終的な検証となります。
共有3Dキャンバス「Biomolecular Structure Viewer」
Antigravityには、3D可視化ツール「Biomolecular Structure Viewer」が組み込まれています。研究者とエージェントは共有の視覚状態で作業し、エージェントがAlphaFoldデータベースなどから構造を取得して動的にビューアーを操作できます。機能領域のハイライト表示や、結合ポケットへの注釈のピン留めなどの操作はエージェントに同期され、研究者が3D空間で特定の領域をマークして「このβ鎖はLipid II結合にどう影響するか」といった質問をすると、エージェントがその構造的文脈に基づいて推論できます。
どう見るか
今回の発表では、Antigravityによる抗菌ペプチド探索のワークフローと、その具体的な適用例としての新規バクテリオシン候補の特定が公表されました。候補のウェットラボ検証が進行中であることも明らかにされました。
一方で、今回の候補が実際に抗菌活性を持つかどうかは、実験結果が得られるまで不明です。資料自身も、この候補は構造とゲノムの根拠を伴う「生物学的にもっともらしい候補」であり、ウェットラボでの検証がまだ必要だとしています。抗菌作用の仕組みや効く病原体の範囲は、エージェントが文献から立てた仮説です。また同社は、数日かかっていたデータベースの絞り込みが1回のセッションで済むとしていますが、所要時間を比べた数値は示していません。
