0:00:00.917,0:00:03.825
この新型コロナウイルスに[br]どうやって打ち勝てるのでしょう？

0:00:04.317,0:00:06.948
私たちの持つ最良の道具

0:00:06.972,0:00:09.201
科学とテクノロジーを使います

0:00:09.594,0:00:12.726
私の研究室では人工知能（AI）と

0:00:12.750,0:00:14.329
合成生物学を使って

0:00:14.353,0:00:17.413
今回のパンデミックと戦う[br]スピードを上げています

0:00:18.078,0:00:19.941
この技術の本来の用途は

0:00:19.965,0:00:22.818
抗生物質への耐性という[br]危機的状況への対策でした

0:00:22.842,0:00:27.531
このプロジェクトで探っているのは[br]機械学習の力を使って

0:00:27.555,0:00:29.401
抗生物質という武器を補強し

0:00:29.425,0:00:33.263
世界にとって壊滅的な[br]抗生物質時代後の世界を回避することです

0:00:33.685,0:00:36.505
ここで重要なのは[br]同じテクノロジーを使って

0:00:36.529,0:00:38.601
抗ウイルス化合物を探し

0:00:38.625,0:00:41.303
今のパンデミックとの戦いに[br]役立てられることです

0:00:42.080,0:00:43.502
機械学習により

0:00:43.522,0:00:47.379
従来の治療薬発見モデルが[br]完全な様変わりを遂げようとしています

0:00:47.414,0:00:48.659
このアプローチでは

0:00:48.683,0:00:52.761
苦労して何千もの既存の分子について

0:00:52.785,0:00:54.221
一つひとつ 研究室で

0:00:54.245,0:00:55.832
その効用を検査せずに

0:00:55.856,0:01:00.513
コンピューターに学習させることで[br]はるかに大きな規模での探索をして

0:01:00.537,0:01:04.121
合成可能なすべての分子を[br]あたることができます

0:01:04.145,0:01:09.759
したがって 干し草の山の中にある[br]１本の針を探すのではなく

0:01:09.783,0:01:13.543
計算能力という巨大な磁石を使って

0:01:13.567,0:01:17.482
複数の干し草の山で 同時に[br]たくさんの針を見つけられるのです

0:01:18.423,0:01:20.415
すでに初期的な成功がいくつか出ています

0:01:21.010,0:01:26.475
最近 機械学習を使ってコロナ感染と[br]同時に発生する可能性がある

0:01:26.499,0:01:29.059
細菌感染症に効果が期待される

0:01:29.083,0:01:32.694
新しい抗生物質を発見しました

0:01:33.181,0:01:37.350
２か月前に TEDの[br]「Audacious Project」の助成で

0:01:37.374,0:01:39.562
私たちの研究を大幅に[br]スケー ルアップでき

0:01:39.586,0:01:44.214
７つの新しいクラスの[br]抗生物質の発見を目的として

0:01:44.238,0:01:47.721
世界中の７つの致死率の高い[br]細菌病原体との戦いを

0:01:47.745,0:01:49.800
今後７年かけて行うことになりました

0:01:50.206,0:01:51.939
この背景として

0:01:51.963,0:01:53.891
新しいクラスの抗生物質が

0:01:53.915,0:01:57.150
過去30年以上の間に[br]１つも発見されていません

0:01:58.030,0:02:01.601
新しい抗生物質を探す旅は[br]中期的な未来のためのものですが

0:02:01.625,0:02:06.277
新型コロナウイルスは 差し迫った[br]死の脅威をもたらします

0:02:06.291,0:02:10.084
喜ばしいことに [br]同じテクノロジーを使って

0:02:10.118,0:02:12.927
このウイルスと闘う治療薬を[br]探せそうなのです

0:02:13.486,0:02:15.205
どのようにするのでしょうか？

0:02:15.229,0:02:17.850
まず 化合物トレーニング[br]ライブラリを作って

0:02:17.850,0:02:23.743
共同研究者とともに これらの分子を[br]コロナに感染した細胞の培養に加えて

0:02:23.767,0:02:27.661
どれが効果的に働くかを[br]確認します

0:02:28.175,0:02:31.367
これらのデータは機械学習モデルの[br]精度を向上するのに用いられ

0:02:31.391,0:02:35.461
10億を超える分子からなる[br]コンピュータライブラリに適用され

0:02:35.485,0:02:39.689
可能性のある 新しい[br]抗ウイルス化合物を探し出します

0:02:40.324,0:02:42.982
上位の予測を統合して検証し

0:02:43.006,0:02:45.895
最も有望な候補に臨床試験を行います

0:02:46.356,0:02:48.134
話がうますぎますか？

0:02:48.158,0:02:49.590
いや そんなことはありません

0:02:49.614,0:02:52.939
抗生物質AIプロジェクトは[br]概念実証研究に基づいており

0:02:52.963,0:02:56.364
新しい広域抗生物質の[br]発見につながりました

0:02:56.388,0:02:57.573
ハロシンと呼ばれるものです

0:02:58.443,0:03:01.256
ハロシンは強力な[br]抗菌活性を持っていて

0:03:01.280,0:03:05.382
ほとんどすべての抗生物質耐性のある[br]細菌性病原体に対抗できます

0:03:05.406,0:03:09.047
治療不可能な汎耐性感染症も[br]含めてです

0:03:09.862,0:03:12.132
重要なのは[br]現在の抗生物質とは対照的に

0:03:12.156,0:03:15.850
細菌がハロシンに対して[br]耐性を生じる頻度は

0:03:15.874,0:03:17.358
顕著に低いのです

0:03:18.303,0:03:23.013
細菌が耐性をつくる能力が[br]あるかどうかを ハロシンと

0:03:23.037,0:03:24.825
シプロに対して[br]研究室で検証しました

0:03:25.299,0:03:26.841
シプロの場合は

0:03:26.865,0:03:29.690
たった一日で 耐性が見られました

0:03:30.213,0:03:31.691
ハロシンの場合は

0:03:31.715,0:03:33.830
一日たった後では[br]耐性は全く見られませんでした

0:03:34.479,0:03:37.781
驚くべきことに[br]30日後でも

0:03:37.805,0:03:40.406
ハロシンに対する耐性は[br]全く見られなかったのです

0:03:41.098,0:03:46.624
予備プロジェクトでは まずO-157に[br]対する約2,500の化合物を検証しました

0:03:47.259,0:03:50.039
このトレーニングセットには[br]良く知られた抗生物質

0:03:50.063,0:03:51.809
つまりシプロやペニシリン

0:03:51.833,0:03:54.105
さらに抗生物質以外の[br]多くの薬物が含まれていました

0:03:54.984,0:03:57.571
これらのデータで[br]モデルをトレーニングし

0:03:57.595,0:04:01.573
抗菌作用に関連する[br]分子の特徴を学ばせました

0:04:02.269,0:04:04.970
そして このモデルを[br]数千の分子から構成された

0:04:04.994,0:04:07.472
薬物再利用ライブラリに適用し

0:04:07.496,0:04:10.114
抗菌作用をもつと予測されるが

0:04:10.138,0:04:12.922
既存の抗生物質とは似ていない分子を[br]

0:04:12.946,0:04:15.419
見つけるよう [br]そのモデルに指示しました

0:04:16.427,0:04:21.224
面白いのは そのライブラリの中で[br]この基準に当てはまった唯一の

0:04:21.248,0:04:23.584
分子がハロシンだったのです

0:04:24.444,0:04:27.532
ハロシンは既存の抗生物質とは[br]全く似ていないため

0:04:27.556,0:04:31.710
抗生物質の専門家であっても [br]人間には この方法でハロシンを

0:04:31.734,0:04:33.918
見つけるのは不可能だったでしょう

0:04:34.574,0:04:39.099
この技術によって コロナウイルスに対して[br]何ができるか想像してください

0:04:39.783,0:04:41.148
それだけではありません

0:04:41.172,0:04:43.992
合成生物学の手法を使って

0:04:44.016,0:04:46.627
DNAや細胞内分子を模倣して[br]いろいろな分子を合成し

0:04:46.651,0:04:50.561
コロナウイルスとの戦いのような[br]人類の目的に貢献します

0:04:50.585,0:04:54.232
さらに注目すべきは [br]迅速な診断検査にも役立てられる

0:04:54.256,0:04:57.688
保護マスクを開発していることです

0:04:58.192,0:04:59.664
どのように機能するのでしょう？

0:04:59.688,0:05:00.893
最近 私たちは

0:05:00.917,0:05:03.860
生きている細胞から[br]細胞内容物を取り出し

0:05:03.884,0:05:07.976
紙の上にRNAのセンサーと[br]ともに凍結乾燥し

0:05:08.000,0:05:12.916
低コストでエボラやジカの[br]診断キットを作れることを証明しました

0:05:13.503,0:05:18.730
センサーが 患者のサンプル[br]例えば 血液や唾液などで

0:05:18.754,0:05:21.576
湿潤されると活性化されます

0:05:21.600,0:05:24.861
実は このテクノロジーは[br]紙に限らず

0:05:24.885,0:05:27.771
布を含む別の素材にも[br]応用可能なのです

0:05:28.671,0:05:30.613
コロナウイルス・パンデミックに対しては

0:05:30.627,0:05:34.897
ウイルス検出を目的として[br]RNAセンサーをデザインし

0:05:34.907,0:05:38.117
必要な細胞内容物とともに[br]凍結乾燥して

0:05:38.241,0:05:40.948
マスクの布地に組み込みます

0:05:40.972,0:05:43.201
そうすると呼吸するだけで

0:05:43.225,0:05:45.502
呼吸に伴って生じる水分で

0:05:45.526,0:05:47.286
RNAセンサーを活性化できます

0:05:47.804,0:05:52.064
したがって 患者が[br]コロナウイルスに感染していると

0:05:52.088,0:05:54.161
マスクが蛍光シグナルを生成し

0:05:54.185,0:05:58.015
単純で安価な手持ち機器で[br]検出できるようになります

0:05:58.534,0:06:03.018
このようにして[br]１～２時間のうちに患者は

0:06:03.042,0:06:06.014
安全に 離れた場所で [br]そして正確に診断されます

0:06:06.735,0:06:09.255
また 私たちは合成生物学を使って

0:06:09.279,0:06:11.999
コロナウイルスのワクチン候補の[br]デザインもしています

0:06:13.014,0:06:15.667
私たちは結核の予防に[br]百年近く使われていた

0:06:15.691,0:06:18.561
BCGワクチンを再利用しています

0:06:18.585,0:06:20.126
これは弱毒生ワクチンで

0:06:20.150,0:06:24.807
コロナウイルス抗原を[br]発現するようにデザインし

0:06:24.831,0:06:27.645
免疫機能による防御抗体の生産を

0:06:27.669,0:06:29.304
誘発します

0:06:29.328,0:06:32.062
重要なのは[br]BCGが非常に大量生産しやすく

0:06:32.086,0:06:36.659
報告されているワクチンの中で[br]最良の安全性を持つことです

0:06:37.881,0:06:42.986
合成生物学とAIという手法を用いて

0:06:43.010,0:06:46.358
新型コロナウイルスとの戦いに[br]勝つことができるのです

0:06:47.018,0:06:49.999
この研究はごく初期の段階ですが[br]実に将来性があります

0:06:50.798,0:06:54.243
科学技術は我々に[br]重要なアドバンテージを与え

0:06:54.267,0:06:57.428
人知と超耐性菌の遺伝子との[br]戦いにおいて

0:06:57.452,0:06:59.199
勝利をもたらしてくれます

0:06:59.990,0:07:01.223
ありがとうございました