1
00:00:00,917 --> 00:00:03,825
この新型コロナウイルスに
どうやって打ち勝てるのでしょう？

2
00:00:04,317 --> 00:00:06,948
私たちの持つ最良の道具

3
00:00:06,972 --> 00:00:09,201
科学とテクノロジーを使います

4
00:00:09,594 --> 00:00:12,726
私の研究室では人工知能（AI）と

5
00:00:12,750 --> 00:00:14,329
合成生物学を使って

6
00:00:14,353 --> 00:00:17,413
今回のパンデミックと戦う
スピードを上げています

7
00:00:18,078 --> 00:00:19,941
この技術の本来の用途は

8
00:00:19,965 --> 00:00:22,818
抗生物質への耐性という
危機的状況への対策でした

9
00:00:22,842 --> 00:00:27,531
このプロジェクトで探っているのは
機械学習の力を使って

10
00:00:27,555 --> 00:00:29,401
抗生物質という武器を補強し

11
00:00:29,425 --> 00:00:33,263
世界にとって壊滅的な
抗生物質時代後の世界を回避することです

12
00:00:33,685 --> 00:00:36,505
ここで重要なのは
同じテクノロジーを使って

13
00:00:36,529 --> 00:00:38,601
抗ウイルス化合物を探し

14
00:00:38,625 --> 00:00:41,303
今のパンデミックとの戦いに
役立てられることです

15
00:00:42,080 --> 00:00:43,502
機械学習により

16
00:00:43,522 --> 00:00:47,379
従来の治療薬発見モデルが
完全な様変わりを遂げようとしています

17
00:00:47,414 --> 00:00:48,659
このアプローチでは

18
00:00:48,683 --> 00:00:52,761
苦労して何千もの既存の分子について

19
00:00:52,785 --> 00:00:54,221
一つひとつ 研究室で

20
00:00:54,245 --> 00:00:55,832
その効用を検査せずに

21
00:00:55,856 --> 00:01:00,513
コンピューターに学習させることで
はるかに大きな規模での探索をして

22
00:01:00,537 --> 00:01:04,121
合成可能なすべての分子を
あたることができます

23
00:01:04,145 --> 00:01:09,759
したがって 干し草の山の中にある
１本の針を探すのではなく

24
00:01:09,783 --> 00:01:13,543
計算能力という巨大な磁石を使って

25
00:01:13,567 --> 00:01:17,482
複数の干し草の山で 同時に
たくさんの針を見つけられるのです

26
00:01:18,423 --> 00:01:20,415
すでに初期的な成功がいくつか出ています

27
00:01:21,010 --> 00:01:26,475
最近 機械学習を使ってコロナ感染と
同時に発生する可能性がある

28
00:01:26,499 --> 00:01:29,059
細菌感染症に効果が期待される

29
00:01:29,083 --> 00:01:32,694
新しい抗生物質を発見しました

30
00:01:33,181 --> 00:01:37,350
２か月前に TEDの
「Audacious Project」の助成で

31
00:01:37,374 --> 00:01:39,562
私たちの研究を大幅に
スケー ルアップでき

32
00:01:39,586 --> 00:01:44,214
７つの新しいクラスの
抗生物質の発見を目的として

33
00:01:44,238 --> 00:01:47,721
世界中の７つの致死率の高い
細菌病原体との戦いを

34
00:01:47,745 --> 00:01:49,800
今後７年かけて行うことになりました

35
00:01:50,206 --> 00:01:51,939
この背景として

36
00:01:51,963 --> 00:01:53,891
新しいクラスの抗生物質が

37
00:01:53,915 --> 00:01:57,150
過去30年以上の間に
１つも発見されていません

38
00:01:58,030 --> 00:02:01,601
新しい抗生物質を探す旅は
中期的な未来のためのものですが

39
00:02:01,625 --> 00:02:06,277
新型コロナウイルスは 差し迫った
死の脅威をもたらします

40
00:02:06,291 --> 00:02:10,084
喜ばしいことに 
同じテクノロジーを使って

41
00:02:10,118 --> 00:02:12,927
このウイルスと闘う治療薬を
探せそうなのです

42
00:02:13,486 --> 00:02:15,205
どのようにするのでしょうか？

43
00:02:15,229 --> 00:02:17,850
まず 化合物トレーニング
ライブラリを作って

44
00:02:17,850 --> 00:02:23,743
共同研究者とともに これらの分子を
コロナに感染した細胞の培養に加えて

45
00:02:23,767 --> 00:02:27,661
どれが効果的に働くかを
確認します

46
00:02:28,175 --> 00:02:31,367
これらのデータは機械学習モデルの
精度を向上するのに用いられ

47
00:02:31,391 --> 00:02:35,461
10億を超える分子からなる
コンピュータライブラリに適用され

48
00:02:35,485 --> 00:02:39,689
可能性のある 新しい
抗ウイルス化合物を探し出します

49
00:02:40,324 --> 00:02:42,982
上位の予測を統合して検証し

50
00:02:43,006 --> 00:02:45,895
最も有望な候補に臨床試験を行います

51
00:02:46,356 --> 00:02:48,134
話がうますぎますか？

52
00:02:48,158 --> 00:02:49,590
いや そんなことはありません

53
00:02:49,614 --> 00:02:52,939
抗生物質AIプロジェクトは
概念実証研究に基づいており

54
00:02:52,963 --> 00:02:56,364
新しい広域抗生物質の
発見につながりました

55
00:02:56,388 --> 00:02:57,573
ハロシンと呼ばれるものです

56
00:02:58,443 --> 00:03:01,256
ハロシンは強力な
抗菌活性を持っていて

57
00:03:01,280 --> 00:03:05,382
ほとんどすべての抗生物質耐性のある
細菌性病原体に対抗できます

58
00:03:05,406 --> 00:03:09,047
治療不可能な汎耐性感染症も
含めてです

59
00:03:09,862 --> 00:03:12,132
重要なのは
現在の抗生物質とは対照的に

60
00:03:12,156 --> 00:03:15,850
細菌がハロシンに対して
耐性を生じる頻度は

61
00:03:15,874 --> 00:03:17,358
顕著に低いのです

62
00:03:18,303 --> 00:03:23,013
細菌が耐性をつくる能力が
あるかどうかを ハロシンと

63
00:03:23,037 --> 00:03:24,825
シプロに対して
研究室で検証しました

64
00:03:25,299 --> 00:03:26,841
シプロの場合は

65
00:03:26,865 --> 00:03:29,690
たった一日で 耐性が見られました

66
00:03:30,213 --> 00:03:31,691
ハロシンの場合は

67
00:03:31,715 --> 00:03:33,830
一日たった後では
耐性は全く見られませんでした

68
00:03:34,479 --> 00:03:37,781
驚くべきことに
30日後でも

69
00:03:37,805 --> 00:03:40,406
ハロシンに対する耐性は
全く見られなかったのです

70
00:03:41,098 --> 00:03:46,624
予備プロジェクトでは まずO-157に
対する約2,500の化合物を検証しました

71
00:03:47,259 --> 00:03:50,039
このトレーニングセットには
良く知られた抗生物質

72
00:03:50,063 --> 00:03:51,809
つまりシプロやペニシリン

73
00:03:51,833 --> 00:03:54,105
さらに抗生物質以外の
多くの薬物が含まれていました

74
00:03:54,984 --> 00:03:57,571
これらのデータで
モデルをトレーニングし

75
00:03:57,595 --> 00:04:01,573
抗菌作用に関連する
分子の特徴を学ばせました

76
00:04:02,269 --> 00:04:04,970
そして このモデルを
数千の分子から構成された

77
00:04:04,994 --> 00:04:07,472
薬物再利用ライブラリに適用し

78
00:04:07,496 --> 00:04:10,114
抗菌作用をもつと予測されるが

79
00:04:10,138 --> 00:04:12,922
既存の抗生物質とは似ていない分子を


80
00:04:12,946 --> 00:04:15,419
見つけるよう 
そのモデルに指示しました

81
00:04:16,427 --> 00:04:21,224
面白いのは そのライブラリの中で
この基準に当てはまった唯一の

82
00:04:21,248 --> 00:04:23,584
分子がハロシンだったのです

83
00:04:24,444 --> 00:04:27,532
ハロシンは既存の抗生物質とは
全く似ていないため

84
00:04:27,556 --> 00:04:31,710
抗生物質の専門家であっても 
人間には この方法でハロシンを

85
00:04:31,734 --> 00:04:33,918
見つけるのは不可能だったでしょう

86
00:04:34,574 --> 00:04:39,099
この技術によって コロナウイルスに対して
何ができるか想像してください

87
00:04:39,783 --> 00:04:41,148
それだけではありません

88
00:04:41,172 --> 00:04:43,992
合成生物学の手法を使って

89
00:04:44,016 --> 00:04:46,627
DNAや細胞内分子を模倣して
いろいろな分子を合成し

90
00:04:46,651 --> 00:04:50,561
コロナウイルスとの戦いのような
人類の目的に貢献します

91
00:04:50,585 --> 00:04:54,232
さらに注目すべきは 
迅速な診断検査にも役立てられる

92
00:04:54,256 --> 00:04:57,688
保護マスクを開発していることです

93
00:04:58,192 --> 00:04:59,664
どのように機能するのでしょう？

94
00:04:59,688 --> 00:05:00,893
最近 私たちは

95
00:05:00,917 --> 00:05:03,860
生きている細胞から
細胞内容物を取り出し

96
00:05:03,884 --> 00:05:07,976
紙の上にRNAのセンサーと
ともに凍結乾燥し

97
00:05:08,000 --> 00:05:12,916
低コストでエボラやジカの
診断キットを作れることを証明しました

98
00:05:13,503 --> 00:05:18,730
センサーが 患者のサンプル
例えば 血液や唾液などで

99
00:05:18,754 --> 00:05:21,576
湿潤されると活性化されます

100
00:05:21,600 --> 00:05:24,861
実は このテクノロジーは
紙に限らず

101
00:05:24,885 --> 00:05:27,771
布を含む別の素材にも
応用可能なのです

102
00:05:28,671 --> 00:05:30,613
コロナウイルス・パンデミックに対しては

103
00:05:30,627 --> 00:05:34,897
ウイルス検出を目的として
RNAセンサーをデザインし

104
00:05:34,907 --> 00:05:38,117
必要な細胞内容物とともに
凍結乾燥して

105
00:05:38,241 --> 00:05:40,948
マスクの布地に組み込みます

106
00:05:40,972 --> 00:05:43,201
そうすると呼吸するだけで

107
00:05:43,225 --> 00:05:45,502
呼吸に伴って生じる水分で

108
00:05:45,526 --> 00:05:47,286
RNAセンサーを活性化できます

109
00:05:47,804 --> 00:05:52,064
したがって 患者が
コロナウイルスに感染していると

110
00:05:52,088 --> 00:05:54,161
マスクが蛍光シグナルを生成し

111
00:05:54,185 --> 00:05:58,015
単純で安価な手持ち機器で
検出できるようになります

112
00:05:58,534 --> 00:06:03,018
このようにして
１～２時間のうちに患者は

113
00:06:03,042 --> 00:06:06,014
安全に 離れた場所で 
そして正確に診断されます

114
00:06:06,735 --> 00:06:09,255
また 私たちは合成生物学を使って

115
00:06:09,279 --> 00:06:11,999
コロナウイルスのワクチン候補の
デザインもしています

116
00:06:13,014 --> 00:06:15,667
私たちは結核の予防に
百年近く使われていた

117
00:06:15,691 --> 00:06:18,561
BCGワクチンを再利用しています

118
00:06:18,585 --> 00:06:20,126
これは弱毒生ワクチンで

119
00:06:20,150 --> 00:06:24,807
コロナウイルス抗原を
発現するようにデザインし

120
00:06:24,831 --> 00:06:27,645
免疫機能による防御抗体の生産を

121
00:06:27,669 --> 00:06:29,304
誘発します

122
00:06:29,328 --> 00:06:32,062
重要なのは
BCGが非常に大量生産しやすく

123
00:06:32,086 --> 00:06:36,659
報告されているワクチンの中で
最良の安全性を持つことです

124
00:06:37,881 --> 00:06:42,986
合成生物学とAIという手法を用いて

125
00:06:43,010 --> 00:06:46,358
新型コロナウイルスとの戦いに
勝つことができるのです

126
00:06:47,018 --> 00:06:49,999
この研究はごく初期の段階ですが
実に将来性があります

127
00:06:50,798 --> 00:06:54,243
科学技術は我々に
重要なアドバンテージを与え

128
00:06:54,267 --> 00:06:57,428
人知と超耐性菌の遺伝子との
戦いにおいて

129
00:06:57,452 --> 00:06:59,199
勝利をもたらしてくれます

130
00:06:59,990 --> 00:07:01,223
ありがとうございました