雑草は農家が頼る薬剤に耐える力を身につけつつあり、その薬剤自体にも健康上の懸念があります。MITが率いるチームは、米国の保健研究機関ARPA-Hから最大5,300万ドルの資金を受け、人間の健康に配慮した代わりの除草剤を生成AIで設計する取り組みを始めます。AIによる分子設計が医薬から農業へ広がる好例で、予測が温室で通用するかという明確な試金石もあります。
関わる規模は大きなものです。米国では毎年10億ポンドを超える除草剤が使われています。雑草は最も一般的な製品への耐性を獲得しつつあり、その中には植物の酵素EPSP合成酵素を阻害するグリホサートや、アトラジンが含まれます。除草剤への曝露は、がんや代謝・内分泌の障害のリスク上昇につながる可能性があり、農業従事者は特に影響を受けやすい立場です。MITによると、新たな代替品は、グリホサートの重要な原料である輸入リンへの米国の依存を減らすことにもつながりえます。MITの生物工学科長でプロジェクトの責任者であるChristopher Voigt氏は、耐性の広がりと供給網のリスクが重なれば、国が不可欠な農薬を失いかねないと警告しています。
ARPA-HのSTREAMプログラムの一環であるPLOWというこのプロジェクトは、三つのチームに分かれます。MITのConnor Coley氏とRegina Barzilay氏、ノースカロライナ大学のAlexander Tropsha氏が率いる第一のチームは、化学物質または低分子干渉RNAという形で、現在の除草剤が狙うのと同じ植物の酵素を妨げ、しかも耐性を生みにくく人や生態系への害も少ない分子を提案する生成モデルを作ります。モデルは何十億も の候補を生み出す見込みです。MITとBroad Instituteのスクリーニングチームがそれらを大量に試験し、結果をモデルの改善に戻します。テネシー大学、イリノイ大学、新興企業Robigoなどによる第三のチームが温室試験を行い、RNAを使った候補の最初の試験はプログラム1年目の終わりまでに終える予定です。さらに、農薬が食品、土壌、水に届く前に分解する微生物の開発も行います。
生成、選別、結果の還元という設計の循環は、AIによる創薬を支えるのと同じものです。Barzilay氏のグループは、治療が難しい病気に生成モデルを使ってきました。今回変わるのは対象で、人ではなく植物です。
注意点は大きいものです。これは資金提供の発表であり、成果ではありません。最大5,300万ドルは上限であって保証ではなく、分子はまだ一つも報告されていません。何十億もの候補を作るのは簡単です。難しいのは、効果があり、安く作れ、安全で、実際の畑で耐性を生みにくいものを見つけることで、新しい除草剤が規制当局の承認を得るには何年もかかります。