Google DeepMindの解説記事が明かす抗菌ペプチドの発見

Google DeepMindは2026年10月15日、生物学者がエージェント型開発プラットフォームであるGoogle Antigravityを使い、Streptococcus pseudopneumoniaeから新たな抗菌ペプチド候補を特定した過程を紹介する技術解説を公開した。同社によると、この有望候補は現在、実験室での検証が進められている。

Pengfei Tian、Maxwell L Bileschi、Zoi Tsangalidou、Sukhdeep Singh、Lucy J. Colwellが執筆したこの解説記事は、薬剤耐性の拡大を背景に研究を位置づけている。記事によると、薬剤耐性によって2050年までに世界で年間推定1,000万人が死亡する可能性がある。抗菌ペプチド、とりわけバクテリオシンは、細胞外被から不可欠な細胞内機構まで、競合する細菌の根本的な弱点を標的とするよう自然に進化してきたことから、従来の抗生物質に代わる有望な選択肢として紹介されている。記事によると、ゲノム解析およびメタゲノム解析によって、世界のデータベースには天然のアミノ酸配列が数十億件蓄積されている。この配列群からは、広く使われているバクテリオシンのNisinに加え、ゲノム解析によって発見されたDarobactin、Dynobactin、Lariocidinなどが生まれている一方、UniProtデータベースに登録された数百万件の配列は、依然として機能が明らかになっていない。GoogleはProtNLM（タンパク質自然言語モデル）を開発した。記事によると、これは生のアミノ酸配列から生物学的機能を直接予測するよう訓練された深層学習モデルであり、DeepMindは、これを使ってUniProtに登録された、以前は名称のなかった数百万件のエントリーに、信頼度の高い機能ラベルを付与したと述べている。

UniProt検索から計算上の候補特定へ

解説記事では、研究者とAIエージェントが、Streptococcus pseudopneumoniaeに対する新規の抗菌ペプチドを発見し、計算によって検証するという明確な生物学的目標から取り組みを始める。対話形式の複数ターンにわたるセッションで、研究者はどのような問いを立て、どのような証拠を集めるかを決めて研究方針を導く一方、エージェントは複数のデータベースの連携、構造解析、文献情報の統合を担う。記事に掲載されたインターフェースのスクリーンショットでは、Antigravityの画面でGemini 3.8 Flashモデルを選択してセッションを進めている。

エージェントはUniProtを検索し、数百万件のエントリーを絞り込んで候補の短いリストを作成。その中から、Lactococcin 972ファミリーに属する、アミノ酸97個からなるペプチドで、UniProt IDがA0A0U0D591のバクテリオシンを特定した。記事によると、この候補は呼吸器感染症に関与する病原体に対して活性を示すと予測されている。新規性を確かめるため、研究者はEMBL-EBI NCBI-BLASTサービスを通じて、精選されたSwiss-Protタンパク質と候補を照合するようエージェントに指示した。解説記事によると、この確認では、専門家が手作業でレビューしたタンパク質の中に、有意な配列相同体がないことが確かめられた。

続いてエージェントは、AlphaFold Protein Structure Databaseから候補の予測3Dモデルを取得し、実験で決定された構造を対象にFoldseek検索を行って遠縁の相同体を特定したうえで、モデルを重ね合わせて類似性を評価した。DeepMindによると、構造上の証拠から、候補のフォールドが実験で決定されたバクテリオシンのものとよく一致することが示され、ProtNLMの予測が裏付けられた。周辺遺伝子を調べたエージェントは、候補が6塩基対上流に位置することを確認した。そのすぐ近くには、ABCトランスポーターの透過酵素と、その相互作用相手となる可能性があるATP結合タンパク質を含む、密接に連動したオペロンがあり、さらに別の注釈付きバクテリオシンとXRE転写制御因子も存在していた。記事では、この遺伝子構成が、候補が機能するバクテリオシン系の一部であることを示す強力な文脈的証拠だと説明している。

既存の文献を検討したエージェントは、細菌の細胞分裂を標的とする作用機序と、複数の薬剤耐性病原体に及ぶと予測される効力スペクトルを提案したと、記事は伝えている。次にエージェントは、シリコ解析の結果を、タンパク質発現、抗菌薬感受性試験、標的への結合確認、in vitro毒性試験を含む実験プロトコルに落とし込んだ。DeepMindはこの候補を、構造およびゲノムの証拠に裏付けられた生物学的に妥当な有望候補と位置づける一方、実験室での検証がなお必要だとしている。

Antigravityに組み込まれた生体分子構造ビューア

解説記事とあわせて、DeepMindは、生体分子構造ビューアを発表した。これはAntigravityに直接組み込まれた3D可視化ツールで、研究者とエージェントが同じ視覚情報を共有できる。エージェントは、AlphaFold Databaseから構造を取得したり、科学者自身が作成した予測構造を利用したりする際に、ビューアを動的に操作し、重要な機能領域を強調表示して仮説を視覚的に説明できる。情報は双方向に共有される。特定の残基を強調表示したり、結合ポケットにメモを直接固定したりする操作は、エージェントにも同期される。記事では、研究者が3D空間で注目領域を指定し、βストランドがLipid IIへの結合にどう影響する可能性があるかを尋ねる例が紹介されている。これにより、エージェントは科学者が見ている構造上の文脈を正確に踏まえて推論できる。

Antigravityの科学研究プラットフォームとアクセスプログラム

Antigravityの科学向けページによると、エージェントのカスタマイズでは、30を超える主要な生命科学データベース（1PBのAlphaGenome Atlas、UniProt、PubChem、ChEMBLなど）を活用した作業に向けて、分野に特化したプラグイン、スキル、サブエージェント、フックをエージェントに追加できます。また、Scienceプラグインは、アプリ内のCustomizationsマーケットプレイスからワンクリックでインストールできます。同ページによれば、研究者は研究ワークスペース内で、Google DeepMindの最先端モデルや、AlphaGenome、AlphaFold Database、Atlasなどのデータベースに直接クエリを実行できます。さらに、出版可能な品質の3D PyMOL構造レンダリング、再現可能な解析スクリプト、検証可能な科学的成果物を作成できます。同ページでは、GitHub上のオープンソースのカスタマイズ用リポジトリを紹介し、macOS、Windows、Linux、Googlebookでデスクトップ版を利用できるとしています。また、Googleは10,000人の科学者に対し、AntigravityでGemini 4 Argonを最上位の利用枠で無料提供するとしています。

DeepMindは、Antigravityをエージェント型の科学研究ワークベンチと位置づけています。以前は複数のデータベースを横断して断片的に行っていた検索を、1回のセッションに集約できると説明しています。また、研究者は実演で示されたやり取りを新たな方向に展開できると述べています。たとえば、新たな絞り込み条件を加えたり、異なる配列長を調べたり、別の優先度の高い病原体を対象にしたりすることで、ヒト常在菌から環境中の微生物へと探索対象を広げられます。実演で取り上げられた候補は、同じパイプラインで発見された複数の候補とともに、現在ウェットラボで検証中です。DeepMindによると、実験結果がエージェントの解析を最終的に評価することになります。