MIT、生成AIによる除草剤設計でARPA-Hから最大5,290万ドルを獲得

MITは2026年11月10日、米国の保健先端研究計画局（ARPA-H）から最大5,290万ドルの支援を受け、生成AIを活用してより安全な除草剤を設計するとともに、農業用化学物質を分解する生物システムを開発するプロジェクトを主導すると発表した。

Precision Learning for On-target Weed control（PLOW）と名付けられたこのプロジェクトは、ARPA-HのSystems for Tracking and Resilience in Efficient Agricultural-input Management（STREAM）プログラムの一環だ。MIT生物工学科長のChristopher Voigtが主任研究者を務め、MITが主たる助成先となる。ARPA-Hによると、助成開始日は2026年9月18日。

雑草防除に新たな化学物質が必要な理由

このプロジェクトは、米国農業が抱える課題に取り組む。大きな作物損失を防ぎ、土壌を守る再生型農業の実践を可能にするため、毎年10億ポンドを超える除草剤が使用されている。一方、繰り返し使用するうちに、一部の雑草は耐性変異を獲得している。グリホサートはこの課題をよく示す例だ。植物が複数の重要なアミノ酸を作るのに必要な酵素、EPSP合成酵素の働きを妨げて雑草を枯らすが、耐性が生じると、この作用の効果は弱まる。

設計にあたっては、健康への懸念も考慮しなければならない。MITの発表によると、除草剤への曝露は、がん、代謝・内分泌系疾患などのリスク上昇や、その他の有害な影響に関与する可能性がある。農業従事者は除草剤を頻繁に使用することで曝露するおそれがある一方、米国の住民の多くも食品や飲料水を通じて少量に接触している。そのため、この研究では雑草を枯らす効果に加え、人や生態系への害も候補選定の基準に含めている。

供給の安定確保も、もう一つの目標だ。代替品は、グリホサートの重要な原料であるリンの輸入に対する米国の依存を減らすことを目指している。Voigtは、耐性の広がりと前駆体のサプライチェーンの不安定さが重なれば、「米国が現在享受している高い作物収量と経済的な価格を実現するうえで絶対に欠かせない」農薬を、国内で確保できなくなるおそれがあると述べた。

生成AIを実験的なスクリーニングにつなげる

PLOWの最初の研究グループは、グリホサートなどの除草剤が標的とする植物酵素の働きを妨げることを目的に、化合物または低分子干渉RNA（siRNA）分子を提案するモデルを構築する。この研究は、MITのConnor ColeyとRegina Barzilay、University of North CarolinaのAlexander Tropshaが主導する。モデルでは、有効性に加え、合成コストが低く、耐性を誘発するリスクや人への害、生態系への損害のリスクも低い候補を最適化することを目指す。

チームは、モデルが数十億もの候補を生み出すと見込んでいる。その規模を踏まえると、次の段階が重要になる。MITのAngela KoehlerとBroad InstituteのJaime Cheahが、どの分子が標的に作用するかを調べるハイスループットスクリーニングを主導する。スクリーニングで得られたデータは計算科学の研究グループに戻され、モデルの改良に使われる。これにより、AIの出力を完成した除草剤とみなすのではなく、設計と試験を繰り返すサイクルを構築する。

候補群を絞り込んだ後、第3のグループが温室実験を行い、さまざまな農業条件下で各分子を評価する。このグループは、University of Tennessee at KnoxvilleのNeal StewartとScott Lenaghan、University of Illinois at Urbana-ChampaignのPatrick Tranel、UNCのTim Willson、そしてRobigoの創業者兼CEOであるAndee Wallaceが主導する。RNA干渉（RNAi）に基づく初期候補の最初の温室試験は、プログラム開始から1年目の終わりまでに完了する見込みだ。

新規候補の発見と化学物質の分解を組み合わせる

このプロジェクトは、すでに使用されている化学物質にも取り組む。PLOWの研究者は、遺伝子改変した細菌や真菌が農薬や製剤成分をバイオマスに変換する、生きた微生物システムを計画している。これにより、そうした物質が食品、土壌、水路に到達する前に分解する。環境や人が曝露する量を減らすための、拡張可能な方法を提供することが狙いだ。

PLOWの新規候補の発見と分解に関する研究は、STREAMプログラムの計画にある4つの技術分野のうち2つに該当する。すなわち、AIを活用した次世代除草剤の発見と、農業用化学物質の除去・分解だ。他の分野では、レーザーアブレーションや小型自律型除草機を含む精密除草および非化学的な雑草防除と、除草剤および関連化学物質のモニタリング改善を扱う。米国保健福祉省は2026年8月17日にSTREAMを開始し、作物の収量を維持しながら、農業従事者、消費者、環境を守る取り組みと位置づけた。

この助成は、生成AIの価値を厳しい実験で検証するものだ。候補の大規模なライブラリーが役立つのは、スクリーニングと温室実験によって、農業条件下で効果を発揮し、コスト、耐性、安全性に関する制約も満たす分子を特定できた場合に限られる。PLOWの分解研究は問題のもう一方の側面にも取り組み、新たな代替品の開発と並行して、既存の農薬への曝露を減らすことを目指している。