シンガポール総合病院（SGH）は、抗生物質処方の必要性を判断し、抗生物質の使用量を削減し、各患者に最適な抗生物質を特定することを目的とした、「高度知能感染症」(AI2D)と呼ばれる人工知能ソリューションを開発しています。DXCテクノロジー社との共同プロジェクトであり、現在、肺炎の症例に適用されています。AI2Dモデルは、2019年から2020年にかけて約8000人のSGH患者の匿名化された臨床データ（X線写真、臨床症状、バイタルサイン、感染反応を含む）に基づいて構築されました。

近年、科学界ではAI科学者という新たな潮流が台頭しています。簡単に言うと、この人工知能は仮説の提唱、実験の実施、さらには研究論文の単独執筆まで行うことができます。私はAIは人間にとってのツールとして、代替品ではなく、その役割を果たすべきだと考えてきましたが、このAI科学者は大きな可能性を示しているように見えます。画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney　科学者がAIを利用する事例はよく耳にしますが、例えば2019年のMITの研究などが挙げられます。

抗生物質耐性問題は世界中で多くの死亡者を出しており、深刻な公衆衛生上のリスクとなっています。最近の研究では、人工知能技術を用いて数千種類のバリアントをスクリーニングし、細菌を効果的に殺菌しながら、ヒト細胞への損傷を大幅に軽減する新規抗生物質Protegrin-1.2を設計することに成功しました。テキサス大学ブライアン・デイビス博士率いるこの研究では、SLAYと呼ばれるシステムを用いて多数の抗生物質ペプチドをスクリーニングし、最終的にこの新規選択的抗生物質を発見しました。実験の結果、Protegrin-1.

深層学習を用いて、MITの研究者らは、毎年1万人以上の死亡原因となっている耐性菌に効果的に作用する新規抗生物質を発見しました。人工知能の医療分野への応用はますます注目を集めており、MITの研究は効率的で資源を有効活用した医薬品開発の枠組みを提供しています。研究者らは、スタートアップ企業であるPhare Bioと研究結果を共有し、他の細菌を死滅させる化合物を探すため、データの更なる分析を計画しています。この研究は、抗生物質開発における深層学習の応用について機械的な洞察を提供し、抗生物質耐性問題の解決に新たな道を拓きます。