InsilicoはAI駆動ツールを活用し、特発性肺線維症（IPF）と加速老化の関連性を解明

特発性肺線維症（IPF）は、細胞外マトリックス成分の過剰な蓄積を特徴とする慢性かつ進行性の肺疾患であり、徐々に肺機能が低下し、最終的には呼吸不全に至ります。主に60歳を超える人々に発症しやすいIPFは、老化過程と共通の生物学的経路も有することが示唆されています。こうした共通機構の解明は、世界中の人々が恩恵を受けうる革新的な長寿治療法の開発に極めて重要です。

最近、Insilico Medicineの研究者らは、Aging 誌にAIアプローチを用いたIPFにおける老化関連機構の研究論文を発表しました。この研究は、加齢生物学とIPF発症機構の新たなつながりを明らかにするとともに、AI主導アプローチが加齢疾患の治療法開発に寄与しうる可能性を示しました。

本研究を推進するために、研究チームは２つの特化型ディープラーニングモデルを開発しました。ひとつは「線維症対応型老化クロック」で、英国バイオバンクのプロテオミクスデータで訓練されたパスウェイ認識型プロテオミクス老化クロック、もうひとつは「IPF-Precious3GPT」というオミクス・トランスフォーマーモデルで、テキストプロンプトから差次的遺伝子発現プロファイルを生成します。

老化クロックはクロスバリデーションにおいて高精度（R²=0.84, MAE=2.68年）で生物学的年齢を予測しました。研究者はさらにOlinkデータセットにモデルを適用し、疾患重症度が老化速度に与える影響を線形回帰で評価した結果、重症感染症患者（肺線維症発症が疑われる）は健常対照よりも有意に高い生物学的年齢が予測され、モデルが線維症症例でも生物学的妥当性を持つことが示唆されました。

また、IPF-P3GPT生成モデルによる解析により、加齢肺と線維症疾患の間で共通かつ特異的な遺伝子発現パターンが明らかにされ、IPFが単なる加速老化ではなく独自の病態過程を有することが強調されました。研究はさらに、TGF-βシグナル伝達、酸化ストレス、炎症、ECMリモデリングの４つの主要経路が、IPFと老化の双方に共通しつつも、遺伝子レベルで異なる関与をしていることを突き止めました。

今後、Insilicoの研究チームは、専用のIPF患者コホートでAIモデルの検証を行い、この手法を他の線維症性および老化関連疾患にも拡張する予定です。また、同チームはこれらのツールを創薬、バイオマーカー同定、および個別化医療戦略に活用し、老化や慢性疾患の領域全体での応用を目指しています。

Insilicoは最先端AIおよび自動化技術を活用して、前臨床創薬の効率を大幅に向上させ、AI駆動型創薬R&Dの新たなベンチマークを確立しています。従来の創薬初期段階には通常2.5〜4年かかるところを、Insilicoは一つのプログラムあたりプロジェクト開始から前臨床候補（PCC）選定まで平均12〜18ヶ月で達成し、各プログラムで合成および評価された分子数はわずか60〜200個です。

Insilicoは2014年の設立以来、査読付き論文を200報以上発表しています。バイオテクノロジー・AI・自動化の融合領域における継続的な科学的ブレークスルーを背景に、InsilicoはNature Index「2025 Research Leaders: 生物科学および自然科学分野のグローバル企業機関トップ100」に選出されました。

 

[1] Galkin F, Chen S, Aliper A, Zhavoronkov A, Ren F. AI-driven toolset for IPF and aging research associates lung fibrosis with accelerated aging. Aging (Albany NY). 2025 Aug 8; . https://doi.org/10.18632/aging.206295

 

Insilico Medicineについて

Insilico Medicineは、独自のPharma.AIプラットフォームと最先端自動化ラボラトリーを活用し、創薬を加速させライフサイエンス研究のイノベーションを推進する、世界をリードするAI駆動型バイオテック企業です。AIと自動化技術、そして深い社内創薬力を統合することで、線維症、腫瘍、免疫、疼痛、肥満・代謝性疾患などアンメットニーズに対する革新的な創薬ソリューションを提供しています。さらに、InsilicoはPharma.AIの展開を先端材料、農業、栄養製品、動物医薬品など多様な産業へも拡大しています。詳細はwww.insilico.comをご覧ください。

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