Google DeepMind、Antigravityエージェントで抗菌ペプチドの候補を発見

Google DeepMindは2026年10月15日、同社のエージェント型開発基盤「Google Antigravity」が新たな抗生物質の探索をどのように加速できるかを示す技術解説を公開した。同社によると、Antigravityの単一セッションで作業した生物学者たちは、呼吸器感染症に関わる病原体に対して活性が予測される新規の抗菌ペプチド候補を見出したという。この候補は現在、ウェットラボでの検証が進められている。

この研究の著者は、Pengfei Tian、Maxwell L. Bileschi、Zoi Tsangalidou、Sukhdeep Singh、Lucy J. Colwellの各氏である。著者らは、この成果は構造および ゲノムの証拠に裏付けられた有望なリードであり、確定した医薬品ではなく、実験室での検証がなお必要であることを強調している。

タンパク質のダークマターを掘り起こす

このワークフローの中核にあるのが、Googleが開発した深層学習モデルのProtNLMである。ProtNLMはアミノ酸配列から直接生物学的機能を予測する。役割が不明だった数百万件のUniProtエントリに対して、タンパク質名、機能の説明、細胞内局在、GO用語、キーワードといったラベルを付与する。これらの配列の多くはゲノム解読プロジェクトに由来し、既知のタンパク質とは類似しないため、事実上未開拓のままになっていた。

デモでは、研究者は狭い目標を設定した。それは、Streptococcus pseudopneumoniaeに対する新規抗菌ペプチドを見つけ、計算上で検証することである。人間の科学者が戦略を指揮し、どのような根拠を集めるかを選んだ一方、AIエージェントは複数のデータベースの検索、構造の解析、文献の要約を担当した。

DeepMindはまた、Antigravityに組み込まれた3D可視化ツール「Biomolecular Structure Viewer」を発表した。このツールは、AlphaFold Databaseから取得した構造や、科学者自身の予測構造を表示する。エージェントは領域をハイライトして推論内容を説明できる。連携は双方向で、研究者がハイライトした残基や結合ポケットに固定した残基は、エージェントに返される。エージェントはその特定の箇所について質問に答えることができる。

その意義

同社は、2050年までに薬剤耐性菌による死亡が世界で年間約1,000万人に達するという推計を挙げている。抗菌ペプチドの一種であるバクテリオシンは、競合する細菌の中核的な弱点を狙うよう進化してきたため、耐性を獲得されにくいとして有望視されている。ゲノムデータからは、広く使われているナイシンのほか、Darobactin、Dynobactin、Lariocidinといった近年の発見も得られている。

DeepMindは、この種の探索はこれまで、独自のスクリプト、モデリングツール間での手作業によるファイル移送、複数の専門家による連携を必要としていたと主張する。ウェットラボでの作業はコストがかかるため、有望な候補を早期に最有力のリードへ絞り込むことが不可欠だ。このアプローチが約束された成果を上げるかどうかは、新たな候補が実験室でどのような性能を示すかにかかっている。