グーグル、AIで薬剤耐性菌に対抗する薬の候補を発見　数日かかる調査を1回に集約

米Googleの研究チームは2026年10月15日、自社の科学向けエージェント基盤「Google Antigravity」を活用し、呼吸器感染症に関与する病原体に効果を示すと予測される新規の抗菌ペプチド（AMP）候補を特定したと発表した。複数のデータベースや解析ツールを行き来していた従来の探索プロセスを1つの作業空間に統合し、探索から実験計画の策定までを大幅に効率化した。

病原菌が既存の薬効に対して耐性を持つ「薬剤耐性」は世界的な公衆衛生の課題であり、2050年までに世界で年間1,000万人の死亡を招く恐れがあると試算されている。従来の抗生物質に代わる有望な候補として、細菌が競合を排除するために進化させてきた抗菌ペプチドが注目されている。ゲノム解読の普及により世界的なデータベースには数十億ものアミノ酸配列が蓄積され、過去にはナイシン（Nisin）やダロバクチン（Darobactin）などが発見されてきた。一方で、機能が判明していない配列も「タンパク質の暗黒物質」として膨大に残されており、手作業による探索には長い時間と労力がかかっていた。

今回の検証では、アミノ酸配列から生物学的機能を予測する学習させる手法。2010年代のAIブームの原動力。">深層学習モデル「ProtNLM」と、Antigravityのエージェント機能を連携させた。研究者が「Streptococcus pseudopneumoniae」における新規候補の探索という目標を設定すると、AIエージェントがUniProtデータベースの数百万件の配列を絞り込み、97アミノ酸の長さを持つLactococcin 972ファミリーのバクテリオシン（UniProt ID: A0A0U0D591）を発見した。さらに手作業で検証された既存タンパク質との相同性検索を行い、既知の配列に一致しない新規の候補であることを確認した。

構造検証には、作業空間内に直接組み込まれた3D可視化ツール「Biomolecular Structure Viewer」が使用された。AlphaFoldの構造データベースから立体予測モデルを取得して既知構造と重ね合わせることで、予測された機能の妥当性を確認した。このツールでは研究者とAIが3D画面の状態を共有し、研究者が特定の部位を指定して質問すると、AIがその立体構造の文脈を考慮して回答する。

さらにAIエージェントは分子周辺のゲノム領域も解析し、該当の候補がABCトランスポーターのわずか6塩基対上流に位置し、転写制御因子などと共に存在することから、実際に機能する抗菌システムの一部であるという文脈的な証拠を提示した。文献情報をもとに細胞分裂を阻害する作用機序を仮説立てた上で、タンパク質発現や感受性試験などの具体的な実験室向けプロトコルを作成した。今回特定された候補物質は、同手法で発見された他の候補とともに、現在実験室（ウェットラボ）での検証試験が進められている。