機械学習によって加速される次世代アジュバント開発

The development of next generation adjuvants accelerated by machine learning

　健康なヒトに対して投与されるワクチンの開発では，有効性と安全性の両方において高い水準が求められる．そのため，ワクチンの効果を増強する目的で添加されるアジュバントを効率よく開発する需要は高い．アジュバントやその候補物質が分子レベルでどのような応答を惹起するかをプロファイリングし，作用メカニズムが既知であるアジュバントおよび毒性の有無やメカニズムが既知である化合物と比較することによって有効性や安全性を評価することができれば，より効率よく優れたワクチン開発につながることが期待される．このことから，これまで研究者の経験に頼って進められてきたアジュバント開発から脱却し，分子レベルでの理解に基づいた戦略的なアジュバント開発へと移行することを可能にするため，アジュバントが惹起する生体応答のデータベース構築を進めている．