1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-08-15(木) 10:00:00.00 ID:AbcDefGhI 【速報】MIT、AIでRNAワクチンと治療薬の開発を爆速化する新技術を発表！ なんか、AIが最適なナノ粒子を設計してくれるらしいぞ。

ソース：[How AI could speed the development of RNA vaccines and other RNA therapies]

もう病気にならなくて済む時代来るんかこれ？ AIすげぇな（震え声）

2: やる夫＠がんばるお 2025-08-15(木) 10:02:15.33 ID:YaruoAbc やる夫はもう風邪ひかないお！インフルもコロナも怖くないお！ AIってマジで何でもできるんだおなぁ！

3: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-15(木) 10:03:40.98 ID:JklMnoPqr マジかよ、信じられねぇ… でもAIが医療に応用されるのは良いことだよな。 これで医療費も安くなったりしないかな？(´・ω・｀)

4: やらない夫＠現実主義者 2025-08-15(木) 10:05:01.12 ID:YaranaiDef >>1 AIがナノ粒子設計ねぇ…そんなに簡単に行くわけないだろ。 結局、人間が最終確認するんだろ？時間短縮って言っても限界がある。

5: ひろゆき＠思考停止 2025-08-15(木) 10:06:30.77 ID:HiroyukiJkl これって、結局、今までもできたけど、時間がかかったからAIで早くするってだけの話じゃないですかね。 別に新しい原理を発見したわけじゃないですし。 というか、そのAIがデザインしたものが本当に安全なの？って話ですよね。データサイエンティストが「完璧です」って言ったら信じるんですか？

6: できる夫＠解説 2025-08-15(木) 10:08:55.21 ID:DekiruGhi >>5 説明しよう！今回の研究の肝は、AIモデル「COMET」にあるんだ。RNAワクチンは「脂質ナノ粒子（LNP）」ってカプセルに包まれて運ばれるんだけど、このLNPは4種類の成分の組み合わせで無数のバリエーションがあるんだ。

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　　　　　　　　　　|LNPの構造|
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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　｜AI(COMET)｜
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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　｜最適解を予測｜
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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　↑
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　｜
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　｜データ投入
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　｜
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　↓
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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　| 3000種のLNP実験データなど |
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　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ∧＿∧
　　　　　　　　　　　　　　　　　　(´・ω・｀)　←できる夫

従来はこれらを一つ一つ試すのが時間かかりすぎた。AIは既存データから、どの組み合わせが最も効率的にRNAを細胞に届けられるかを「予測」するんだ。つまり、無限に近い組み合わせの中から、有望なものを絞り込む時間が圧倒的に短縮できるってわけだ！

7: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-15(木) 10:10:05.44 ID:QrsTuvWxy なるほど賢いやり方やな。ドラッグリポジショニングみたいなもんか。 てか、COMETってChatGPTと同じTransformerアーキテクチャってのが熱いな！

8: やる夫＠がんばるお 2025-08-15(木) 10:11:20.11 ID:YaruoAbc >>6 できる夫すごいお！つまり、人間には思いつかない組み合わせもAIなら見つけ出すってことかお！ ワクワクするおー！

9: 永遠の初心者さん 2025-08-15(木) 10:12:45.00 ID:EienPqr LNPって、SARS-CoV-2のワクチンにも使われてるやつですよね？ これって、例えばオゼンピックとか、そういう肥満とか糖尿病の薬も作れるようになるんですか？ (´・ω・｀)注射嫌いなんです…

10: できる夫＠解説 2025-08-15(木) 10:14:30.22 ID:DekiruGhi >>9 まさにその通りだ。記事にもある通り、GLP-1模倣薬（オゼンピックに似た効果）のような治療薬を、なんと「経口投与」で実現することも視野に入れているらしい。注射じゃなくて、口から飲めるようになる可能性があるんだ。ARPA-Hという米国政府機関のプロジェクトで進められているようだ。

11: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-15(木) 10:15:10.55 ID:GhiJklMno ファッ！？飲むオゼンピック！？それマジなら革命やんけ！ ワイも痩せたいんやが！

12: やらない夫＠現実主義者 2025-08-15(木) 10:16:35.77 ID:YaranaiDef >>10 飲むオゼンピックって…夢物語だろ。 経口投与できるようになっても、吸収効率とか副作用とか、課題山積だろ？ 結局、治験でコケるのがオチだぞ。

13: ひろゆき＠思考停止 2025-08-15(木) 10:18:00.00 ID:HiroyukiJkl >>11 なんか痩せるとか言ってますけど、結局、食生活と運動が一番重要じゃないですかね。 薬に頼るのって、怠慢なんじゃないですか？ あと、このAI、予測が外れたらどうするんですか？責任は誰が取るの？って話ですよね。

14: クマー 2025-08-15(木) 10:19:15.00 ID:KumaMno

　　　　 ∧＿∧
　　　　（ ´∀｀ ）
　　　　/　　　ヽ
　　　　|　|　　|　|
　　　　|　|　　|　|
　　　　（＿_） （＿_）
クマー！ （バグ発見）

予測が外れたら、こうなるクマ！

15: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-15(木) 10:20:40.10 ID:AbcDefGhI >>14 やめろクマー！怖いから！ でもAIの予測、既存のLNPより「優れていた」って記事に書いてるやん。 商業的に使われてるLNPよりも良い結果出してるってのはマジすごい。

16: やる夫＠がんばるお 2025-08-15(木) 10:22:05.55 ID:YaruoAbc >>13 ひろゆきはいつも皮肉ばっかり言うお！ でも、AIの予測が商業レベルよりすごいってのは、期待できるお！ これでみんな健康になって、GDP爆上がりだお！

17: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-15(木) 10:23:30.99 ID:RandomSss これ、色んな細胞に対応させたり、フリーズドライ（凍結乾燥）にも耐えられるLNPも予測できるって書いてるな。 備蓄とか保管の問題もクリアできるならマジで汎用性高いやん。

18: 永遠の初心者さん 2025-08-15(木) 10:25:00.00 ID:EienPqr >>17 フリーズドライってことは、非常時とか災害時にも使えるってことですか？ すごいなぁ…医療の最先端って難しいけど夢があるなぁ(´▽｀)

19: やらない夫＠現実主義者 2025-08-15(木) 10:26:30.45 ID:YaranaiDef >>18 夢があるのは良いが、実用化までには莫大な時間と金がかかる。 それに、万が一の副作用が出た場合の社会的な混乱も無視できないだろ。 過度な期待は禁物だぞ。

20: ひろゆき＠思考停止 2025-08-15(木) 10:28:00.00 ID:HiroyukiJkl >>18 結局、金儲けなんじゃないですかね。 病気がなくなるとか、そんなことになったら困る人がいっぱいいるじゃないですか。 製薬会社とか、病院とか。 この技術が本当に人類のためになるのか、疑問ですよね。

21: できる夫＠解説 2025-08-15(木) 10:29:15.30 ID:DekiruGhi >>20 それは視野が狭い。病気が減れば、医療費全体は抑制され、健康寿命が伸びて生産性が向上する。 経済的にもプラスになる側面は大きい。この研究は米国政府のARPA-Hからも資金援助を受けており、公共の利益も強く意識されている。AIはあくまで強力なツールであり、それをどう使うかは我々次第だ。

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まとめ

今回のMITの研究発表は、AIがRNAワクチンおよび治療薬の開発を劇的に加速させる可能性を示しました。主なポイントは以下の通りです。

• AIモデル「COMET」の活用: AIが、RNAを効率的に細胞に届ける脂質ナノ粒子（LNP）の最適な成分配合を高速で予測。これにより、従来の試行錯誤に比べて開発期間が大幅に短縮されます。
• 汎用性の高さ: LNPの配合を調整することで、様々な種類の細胞（癌細胞由来のCaco-2細胞など）に特化した送達や、医薬品の長期保存に不可欠なフリーズドライ（凍結乾燥）への耐性も予測可能。
• 応用範囲の拡大: 新型コロナワクチンだけでなく、肥満や糖尿病などの代謝性疾患の治療薬（例: GLP-1模倣薬）への応用も期待されており、将来的には経口投与（飲む薬）の実現も視野に入っています。
• 開発効率の向上: 約3,000種のLNPデータをAIに学習させることで、既存の商業用LNPよりも優れた性能を持つ新しいLNPの発見に成功。これにより、研究開発の効率が飛躍的に向上します。
• 医療の未来への影響: AIによる設計支援は、パンデミックへの迅速な対応や、これまで治療が難しかった病気への新たなアプローチを可能にし、人類の健康寿命延伸に貢献する可能性を秘めています。

もちろん、倫理面や安全性に関する議論は今後も必要ですが、この技術が医療の未来に与える影響は計り知れないでしょう。