ライム病の新たな治療標的を見つける”地下鉄マップ”

どちらの薬も多くの副作用があるためライム病の治療には適していませんが、計算上の「地下鉄マップ」を使用して薬物標的と可能性のある既存の治療法を予測することに成功したことは、他の有益な細菌に影響を与えることなく、ライム病のみをブロックする微小物質を開発することが可能であることを示しています。

ゲノムスケールの代謝モデル（GEM）は、遺伝子、酵素、代謝物質、その他の情報を含む生物システムに関するすべての既知の代謝情報を収集します。これらのモデルは、大規模なデータと機械学習を使用して、科学者が分子メカニズムを理解し、予測を立て、以前は未知であり、既知の生物学的プロセスに反するかもしれない新しいプロセスを特定するのに役立ちます。

現在、ライム病は幅広いスペクトルの抗生物質で治療されており、ライム病菌ボレリア・ブルグドルフェリを殺すと同時に、宿主の微生物群に居住し、多くの有益な機能を果たす他の多くの細菌も殺します。慢性ライム症状または反復するライム病のある人々は、医学的ガイドラインに反して何年もの間抗生物質を服用していますが、それが効果があるという証拠はありません。

「私たちがまだ使用しているほとんどの抗生物質は、数十年前の発見に基づいており、抗生物質耐性は多くの細菌病において増加する問題です」と、mSystems論文の第一著者であり、タフツ大学医学部分子生物学および微生物学の研究助教授であり、タフツライム病イニシアティブのピーター・グウィン博士（Peter Gwynne, PhD）は述べています。「微生物群を一掃し、抗生物質耐性を引き起こす広範囲の抗生物質で患者を治療するのではなく、特定の細菌の特定の経路を標的とする微小物質を見つける動きが高まっています。」

「地下鉄マップ」計算モデルを使用して特定された2つの化合物は、ライム病の治療に使用するには実用的でない重大な副作用を持つ抗がん剤と、副作用のために市場から撤退した喘息薬です。モデルによって特定された両方の薬は、実験室でテストされ、ライム病菌を培養中にのみ成功裏に殺すことが確認されました。

「ライム病菌は狭いスペクトルの薬剤にとって素晴らしいテストケースです。なぜなら、それはできることが非常に限られており、その環境に非常に依存しているため、他の細菌にはない方法で脆弱性を持っています」と、免疫学のポール・エレイン・チャービンスキー教授であり、分子生物学および微生物学教授であり、研究の上級著者であるリンデン・フー博士（Linden Hu, PhD）は言います。

治療発見の加速

コロナ禍でラボでの作業ができなかった際にグウィン博士と共同研究者が開発した計算モデルの使用は、基礎科学の手間をかけるステップをいくつか省略し、よりターゲットを絞った治療法のテストと開発を迅速に進める可能性があります。

「私たちは、このモデルを使用して、抗がん剤や喘息薬と同じ毒性を持たない類似の化合物をスクリーニングすることができますが、ライム病のプロセスの同じ部分または別の部分を停止する可能性があります」と、ベイエリアライム財団からエマージングリーダー賞を最近受賞したグウィン博士は言います。

グウィン博士とフー博士は、慢性ライム症状を持つ人々がまだ感染しているのか、または慢性症状を引き起こす免疫機能の不全に苦しんでいるのかを判断するための他の研究を行っています。

「私は、人々が広範囲の抗生物質ではなく、2週間のターゲットを絞ったライム治療を受け、感染がクリアされたと判断された後、慢性症状が持続する場合は免疫応答を抑える薬を服用する日が来ると想像しています」とグウィン博士は言います。

グウィン博士は、梅毒やクラミジアなどの性感染症や、ロッキー山紅斑熱を引き起こすリケッチアなど、比較的小さなゲノムを持つ他の細菌に対しても同様の計算上の「地下鉄マップ」を開発することができると述べています。グウィン博士のチームは、これらの細菌のいくつかに対してマップを開発することを検討しています。

この記事で報告された研究は、ベイエリアライム財団と国立衛生研究所（NIH）の国立アレルギー感染症研究所（NIAID）の賞R01AI122286によって支援されました。

[News release] [mSystems article]