科学者たちは現在、ウイルスをベースとした細菌キラーをゼロから構築することが可能になり、抗生物質耐性との闘いに革命をもたらす可能性があります。ニューイングランド・バイオラボ（NEB）とイェール大学の研究者たちは、PNASに発表された研究で、世界的に懸念されている抗生物質耐性菌である緑膿菌（Pseudomonas aeruginosa）に対する初の完全合成バクテリオファージエンジニアリングシステムについて詳述しました。

このシステムは、NEBのHigh-Complexity Golden Gate Assembly（HC-GGA）プラットフォームを利用しており、研究者はバクテリオファージ分離株ではなく、配列データを使用してバクテリオファージを合成的に設計できます。この新しいアプローチにより、抗生物質耐性菌を標的とする上で、これまでにない精度が可能になります。「これは、抗生物質耐性と闘う私たちの能力にとって重要な前進です」と、[利用可能な場合はNEBまたはイェール大学の責任者の名前と役職を挿入、それ以外の場合はプロジェクトの主任研究者などのプレースホルダーを使用]は述べています。「バクテリオファージをゼロから構築することで、標的細菌に対して非常に特異的かつ効果的になるように設計できます。」

バクテリオファージは、細菌に感染して殺すウイルスであり、1世紀以上にわたって細菌感染症の治療薬として使用されてきました。抗生物質耐性の危機が深刻化するにつれて、バクテリオファージ療法への関心が高まっています。抗生物質耐性とは、細菌が進化して既存の薬物に対して免疫を獲得することです。世界保健機関（WHO）は、抗生物質耐性を人類が直面する世界の公衆衛生上の脅威トップ10の1つに挙げています。従来のバクテリオファージ療法の方法は、自然に存在するバクテリオファージを分離し、それらを使用して感染症を治療することに依存しています。ただし、このプロセスは時間がかかり、適切なバクテリオファージの入手可能性によって制限される可能性があります。

この新しい合成DNA法は、科学者が特定の特性を持つバクテリオファージを設計および構築できるようにすることで、これらの制限を克服します。これは、高度なDNA合成およびアセンブリ技術と、バクテリオファージ生物学に対する理解の深まりによって実現されます。人工知能（AI）はこのプロセスで重要な役割を果たします。AIアルゴリズムは、膨大な量のゲノムデータを分析して、細菌の潜在的な標的配列を特定し、それらの細菌に効果的に結合して殺すバクテリオファージを設計できます。さらに、AIは、細菌がバクテリオファージに対する耐性をどのように進化させるかを予測できるため、研究者は事前に対応策を設計できます。

この技術が社会に与える影響は広範囲に及びます。合成バクテリオファージは、抗生物質耐性感染症に対する強力な新しい武器となり、命を救い、医療費を削減する可能性があります。ただし、倫理的な考慮事項も考慮する必要があります。合成生物を環境に放出すると、意図しない結果や生態系の破壊の可能性について懸念が生じます。

研究者たちは現在、合成バクテリオファージエンジニアリングシステムを最適化し、その応用を他の抗生物質耐性菌に拡大することに焦点を当てています。また、AIを使用して、合成バクテリオファージの設計と有効性をさらに向上させる方法も模索しています。この技術の開発は、抗生物質耐性との闘いにおける重要な進歩であり、世界の健康問題に対処するための合成生物学とAIの可能性を強調しています。