AIの「仮想細胞」モデル、治療が難しいがんに効く可能性のある薬の予測に役立つ

Medical Xpressは2026年9月12日、学術誌Natureに掲載された、「仮想細胞」と表現されるAIシステム「ProteinTalks」についての研究を報じました。ProteinTalksは、トリプルネガティブ乳がんの腫瘍細胞がさまざまな薬にどう反応するかを予測することを目指しています。Natureによると、このタイプは乳がんの症例の15～20%を占め、ホルモン療法や分子標的療法がその細胞に作用しないため、治療がより難しくなっています。 スン・ルイ（Rui Sun）氏が率いる研究チームは、細胞の中でさまざまな働きをする分子であるタンパク質5585種類についての、3800万件を超える測定データでモデルを学習させました。チームは、承認済みの抗がん剤63種類と、2種類の薬の組み合わせ59通りによる治療の前と、治療後の複数の時点で、乳がん細胞を追跡しました。モデルは、組み合わせるとより効果が高い4組の薬を示しました。また、患者から採取した腫瘍サンプルを使った検証では、実際にその患者に投与されて効果があった薬を選び出すうえで、有望な結果を示しました。 これらの報道は研究成果を伝えるもので、このモデルがすでに病院で治療法の選択に使われているとは述べていません。 なぜ重要なのか：研究チームは、この手法によって、一人ひとりに、より合ったがん治療の可能性が広がると述べています。また、AIが科学の道具として使われていることを示す分かりやすい例でもあります。 出典：Medical Xpress — https://medicalxpress.com/news/2026-09-ai-virtual-cell-protein-dynamics.html 出典：Nature — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02845-2