世界トップレベル研究拠点（WPI）慶應義塾大学ヒト生物学-微生物叢-量子計算研究センター(Bio2Q)は以下のとおり公開セミナーを開催しました。

2025年11月12日 (水) 17:00～18:00

会場：慶應義塾大学 信濃町キャンパス 総合医科学研究棟 1階 ラウンジ

トーク１
講演者：
Takuji Yamada, Ph.D.
School of Life Science and Technology, Institute of Science Tokyo, Japan

タイトル：「機械学習に基づく特定の腸内細菌を標的とする狭域スペクトル抗生物質の発見」

概要：「ヒト腸内環境の研究により、数多くの疾患関連細菌種が同定されている。多くの場合、特定の病原性細菌を選択的に除去する必要性が強いが、治療選択肢は依然として限られている。抗生物質は感染制御に不可欠である一方、広域スペクトル抗生物質は腸内細菌叢を乱し、クロストリジオイデス・ディフィシル感染症や抗菌薬耐性の拡散といった有害作用を引き起こすことが多い。したがって、個々の細菌種を特異的に標的とする狭域スペクトル抗生物質の開発は強く望まれるが、技術的・経済的に依然として困難である。
本研究では、化合物の構造情報と細菌ゲノムプロファイルを統合し、抗菌スペクトルを予測して狭域スペクトル抗生物質候補を発見する機械学習モデルを開発した。まず、44種の細菌種における1,197化合物の実験的増殖データを用いて、各種細菌種ごとに深層ニューラルネットワーク（DNN）モデルを構築した。化合物埋め込みを入力として使用したモデルは、平均F1スコア0.608を達成した。外部データセット（FooDBおよびChEBI）に適用した場合、モデルはRuminococcus gnavusなどの特定の種を選択的に阻害する化合物を特定した。実験的検証により、γ-オリザノールを含む化合物の予測された抗菌活性が確認され、全体的な一致率は61.1%であった。これらの知見は、化学的表現と言語モデルに似た埋め込みを活用するAIアプローチが、種特異的な抗菌剤を特定する強力なツールであることを示しており、感染症を治療しながら微生物叢を保護する次世代抗生物質への有望な道筋を提供している。」

トーク２
講演者：
Keisuke Hirota
School of Life Science and Technology, Institute of Science Tokyo, Japan

タイトル：“DeepRES：深層学習による反応ベースの包括的酵素スクリーニングを実現”

概要：酵素は生物体内の生化学反応を促進し、代謝において重要な役割を果たす。代謝経路データベースは拡大しているものの、オーファン酵素と呼ばれる多くの代謝反応は遺伝子配列に注釈されていない。さらに、タンパク質データベースには機能不明のタンパク質が多数存在する。既知のタンパク質と酵素反応の間のこのギャップにより、様々な機能不明タンパク質がオーファン酵素である可能性があるが、既存のツールではこれらの関連性を適切に予測できない。本研究では、関心のある反応に対して未知機能タンパク質から新規酵素候補を探索するため、包括的酵素スクリーニングのためのAIベースフレームワークDeepRESを開発した。DeepRESは酵素スクリーニングを二段階で行う：酵素と非酵素の分類、および酵素-反応ペアの触媒能力予測。DeepRESを用いてマイクロバイオーム関連1,255種のオーファン酵素をスクリーニングした結果、897種のオーファン酵素について候補タンパク質を同定することに成功した。未知機能タンパク質とオーファン酵素を関連付ける初の計算ツールであるDeepRESによる包括的酵素スクリーニングは、オーファン酵素をコードする遺伝子のハイスループット同定を促進すると期待される。さらにDeepRESは既存のゲノム解析パイプラインに容易に統合可能であり、機能注釈の拡張に寄与する。