治療用ファージ・カクテルの開発のためにロボティクスとコンピュータービジョンを活用したハイスループット手法

日常的な感染症にとってなぜ重要か

抗生物質耐性により、かつては日常的だった感染症—例えば尿路感染症（UTI）—が頑固で時に生命を脅かす問題になりつつあります。本研究は、研究者がロボット、カメラ、データ解析を駆使して、耐薬性細菌を標的とするウイルス由来の治療薬、いわゆるファージ・カクテルを構築する方法を示しています。この仕事は、工業的な自動化ラボが膨大な数のファージと細菌のペアをふるいにかけて、大半の患者に対応できる既製の治療薬を設計するやり方を明らかにします。

ありふれた感染症をテストケースにする

UTIは特に女性において抗生物質投与の最も一般的な理由のひとつで、多くの人が再発を経験します。主な原因は、標準薬に対してますます耐性を獲得している一種のE. coliです。従来の抗生物質は広範に作用し、体内の有益な微生物を乱すだけでなく、細菌を耐性へと駆り立てます。ファージ—細菌に感染するウイルス—はより標的を絞った選択肢を提供しますが、個々のファージは特定の細菌株にしか効かないことが多い。課題は、現実の多様なUTI原因E. coli群を集合的に取り扱える適切なファージの組み合わせを見つけることです。

現実的な問題菌ライブラリの構築

まず研究チームは、臨床で見られるものを反映する大規模で多様なUTI原因E. coli株のパネルを組み立てました。患者や市販ソースから収集した約1,700株の分離株と、約10,000件の公開E. coliゲノムに基づく遺伝学的データに導かれて、356株を「臨床パネル」として選定しました。これらの株は主要な遺伝系統を網羅し、39州の患者由来を含み、多くが複数の抗生物質クラスに対して耐性を示していました。それぞれの株は慎重に培養され、分割され、バーコードを付けて自動化冷凍庫に保存され、ロボットが繰り返しかつ確実に取り出して試験できるようにされました。

ロボットとカメラが最適なウイルス混合を探す

次に研究者は反対側、すなわちファージの収集に取りかかりました。主に下水から得られた1,000を超える環境サンプルを集め、臨床パネルを使って1,143のE. coli標的ファージを分離し、そのうち421が主要な作業株となりました。カスタムのロボティック・プラットフォームはマルチチャネルピペット、インキュベーター、プレートリーダーを用いて、微小ウェルで細菌、ファージ、培地を混合し、20時間にわたる細菌の増殖を追跡しました。ファージ処理ウェルと未処理対照の増殖を比較することで、各ファージやファージの組み合わせがどれだけ細菌の増殖を抑えるかを測定しました。時間の経過で約150万本の成長曲線と380万件を超えるファージ–細菌反応記録が生成され、これらは次の有望な組み合わせを提案するカクテル予測モデルに供給されました。

生き残りを数えるためにコンピュータービジョンを活用

光学的測定は全体の濁りを示しますが、少数の生存細菌だけが残っている場合の検出は容易ではありません。深い殺菌効果を定量化するために、チームは二つ目の自動化アッセイを導入しました。ロボットがサンプルを希釈し、寒天プレートにスポットし、個々の生存細菌が見えるコロニーを形成するように培養しました。高解像度カメラでプレートを撮像し、専用の画像解析パイプラインが三種類の異なるアルゴリズムを用いてコロニーやファージによるクリアリングをカウントし、結果を突合して不一致を人の目でレビューするようにフラグを立てました。200万を超えるスポットを通じて、自動化システムは訓練を受けた解析者の精度に匹敵するかそれを上回る精度で動作し、より大規模なスケールで生きた細菌とファージ粒子の信頼できるカウントを提供しました。

何百万回の試験から一つの強力なカクテルへ

これらのハイスループットなアッセイと予測ツールを用いて、研究者は何千もの候補を絞り込み、6種のファージからなるカクテルLBP-EC01を導き出しました。医薬品グレードの条件下で製造されたこのカクテルは、臨床パネル356株のうち96.4％に対して試験管内で活性を示し、多くの場合で細菌数を少なくとも10万分の1に減少させました。さらに進行中の第2相臨床試験の最初の被験者群から採取した急性UTIの女性由来E. coli分離株を試験したところ、個別株の97％がこのカクテルに感受性を示し、殺菌パターンは事前に構築したパネルで観察されたものと密接に一致しました。重要なのは、監視期間中に患者由来の細菌がファージに対する遺伝的耐性を進化させた証拠は認められなかったことです。

将来の治療法にとって何を意味するか

簡潔に言えば、この研究は慎重に設計された自動化とイメージングにより、ファージ療法の試行錯誤を排せることを示しています。患者由来の現実的な細菌コレクションをロボット試験とコンピュータービジョンと組み合わせることで、研究者は実臨床分離株に対して広く有効なファージ・カクテルを作り出しました。臨床上の利益を確定するにはより大規模な試験が必要ですが、この手法は多剤耐性感染症に対処し、従来の抗生物質への依存を減らすための既製で拡張可能なファージ医薬品を開発するための設計図を提供します。

引用: Penke, T.J.R., Hammack, A.T., McMillan, L.J. et al. High-throughput methods leveraging robotics and computer vision for the development of therapeutic phage cocktails. Nat Commun 17, 2192 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-68684-x

キーワード: ファージ療法, 尿路感染症, 抗生物質耐性, 実験室の自動化, コンピュータービジョン