南カリフォルニア大、AIでワクチンの設計サイクルをスピードアップ!

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当初の予測よりも大幅に速められたワクチンの開発。それでも設計期間には1年近くを要している。今後出てくるであろう新たな変異株に対処するためにも、ワクチン設計のサイクルを速める必要があるだろう。
こうしたなか南カリフォルニア大学Viterbi工学部(USCViterbi)の研究チームは、AIを利用してワクチンの分析をスピードアップする手法を開発した。研究チームの発表した機械学習モデル「DeepVacPred」は、これまで数カ月~数年を要していたワクチン設計プロセスの一部を数秒~数分に短縮するものだ。
1時間以内にワクチンの品質を検証
現在、ワクチン設計においては、実験室でウイルスを増殖させてこれを不活化。さらには実際にウイルスを注入しての検証がなされており、一連のプロセスには1年以上を要するという。
DeepVacPredは、こうした一連のプロセスを不要にするワクチン設計手法を支援するもの。1分以内に新しいウイルス向けワクチンを設計し、1時間以内に品質を検証できるとのこと。
ワクチンでは、ウイルスの一部分を模したアミノ酸配列をあらかじめ体内に注入することで、免疫反応を誘発する。研究チームによる手法では、機械学習モデルにより候補の中からスパイクタンパク質上の要となる配列を特定し、ワクチンの候補となる設計を選択。最終的に毒性やアレルギー誘発性などを検証するものだ。これによりワクチンの安全性

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