Exploration of antifungals based on AI-based screening systems

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21H04720
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 38:Agricultural chemistry and related fields
• Research Institution: Institute of Physical and Chemical Research
• Principal Investigator: Osada Hiroyuki 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, ユニットリーダー (80160836)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 室井 誠 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, 専任研究員 (30261168) ; 木野 邦器 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60318764) ; 二村 友史 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, 研究員 (70525857)
• Project Period (FY): 2021-04-05 – 2024-03-31
• Keywords: 抗真菌剤 / 人工知能

Outline of Final Research Achievements

The development of novel antifungal agents against various human and plant pathogenic fungi is urgently needed. In this study, we aimed to establish a screening system using artificial intelligence (AI) to efficiently discover new antifungal substances and carried out (1) AI-based target screening, (2) AI-based phenotypic screening using fungi, and (3) Target identification and in vivo evaluation of antifungal activity of hit compounds. By using hundreds of images of Aspergillus oryzae and Candida albicans treated with well-characterized antifungal drugs, AI image recognition models were well trained with its accuracy of nearly 90%. Furthermore, the power of these models was verified by identification of potent antifungal compounds with unprecedent mode of action from a huge chemical library in RIKEN NPDepo.

Free Research Field

農芸化学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

我々はこれまでに細胞の形を蛍光プローブで染色・定量化して、化合物と形態変化とを紐付けた表現型プロファイリングシステムを運用していたが、AIを取り入れたシステムは、従来法の課題であった「様々な生物種への応用」や「解析の精度や即時性の向上」を克服した。また本手法を活用することにより、従来の抗真菌剤とは作用機序が異なる抗真菌物質を効率よく見出すことができた。WHOはヒト病原性真菌カンジダの多剤耐性菌の出現に警鐘を鳴らしている。本研究で見出だされた抗真菌物質は新興感染症の脅威を打ち払う治療薬開発に貢献することが期待される。