人工知能が同定したイプラトロピウム臭化物の新型コロナウイルス感染症治療への評価

なぜ喘息薬がCOVID-19に重要なのか

世界がCOVID-19とともに暮らし続ける中、ワクチンだけでは重症化の問題は解決しておらず、新たな変異株が出現するたびに課題が残ります。本研究は思いがけない助っ人、すなわち喘息や慢性肺疾患に長く用いられてきた吸入薬イプラトロピウム臭化物を検討します。研究者たちは人工知能を用いて既存薬を何千と検索し、このおなじみの吸入薬を重症COVID-19で見られる危険な肺の炎症や血栓形成の問題を和らげる有望な治療薬として特定しました。廉価で広く入手可能な薬が、疾患の最悪の合併症から肺や血管を守る助けになる可能性が示唆されます。

古い薬に新しい役割を見つける賢いコンピュータ

新薬を一から発明する代わりに、研究チームは商用の人工知能プラットフォームRAPTOR AIを使い、COVID-19患者でどの遺伝子がオン・オフされているかを“傍受”しました。軽症と重症の患者から、診断時と回復期の血液サンプルを収集し、各サンプルで活性化している遺伝子を読み取ることで、重症と回復の遺伝子発現フィンガープリントを作成しました。RAPTOR AIはこのフィンガープリントを、他の実験で検査された23,000を超える化合物が生み出す遺伝子パターンと比較しました。目的は単純で、重症時のパターンを回復時に近づける薬を見つけることでした。

見慣れた吸入薬が上位に浮上

この大規模なデジタル探索の結果、イプラトロピウム臭化物が最有力候補として浮上し、すでに病院で用いられている抗ウイルス薬レムデシビルを上回る評価となりました。イプラトロピウムは気道の特定の神経信号を遮断して気道を弛緩・拡張させる吸入薬です。以前の研究では、炎症を鎮める可能性やウイルスによる肺組織の損傷を妨げる可能性も示唆されていました。AI解析は免疫の過剰反応や血栓形成に関連する経路を浮き彫りにし、イプラトロピウムが呼吸を助けるだけでなく、重症COVID-19を駆動する炎症の“嵐”を和らげる可能性を示しました。

動物でAI予測を検証する

コンピュータ予測を超えるために、研究者らは重症のヒト患者に似た症状（呼吸困難、発熱の変動、臓器障害など）を示すハムスター系統でイプラトロピウムを試験しました。動物はSARS-CoV-2ウイルスに感染させられ、その後、対照溶液（ビークル）、レムデシビル、ネブライザーによるイプラトロピウム、あるいは両薬併用のいずれかで治療されました。治療を受けなかった感染ハムスターでは70％が死亡し、著しい体重減少、強い肺の炎症、広範な血栓形成の兆候を示しました。対照的に、イプラトロピウム治療群の死亡率はわずか5％で、体重減少もはるかに少なく、病状悪化に伴って一旦低下した体温は未治療群より早く回復しました。

血栓は減り、肺は落ち着く

重症COVID-19は肺を攻撃するだけでなく、心臓発作、脳卒中、肺塞栓などを引き起こす危険な血栓を誘発することでも知られています。研究チームはD-ダイマーやフィブリン分解産物など血栓形成に関連する血中マーカーを測定しました。これらのマーカーはイプラトロピウム投与群で未治療群よりもかなり低く、血栓形成が抑制されていることを示唆しました。血中の主要な炎症性分子（インターロイキン-6や腫瘍壊死因子αなど）もイプラトロピウムで低下しました。顕微鏡で肺組織を観察すると、イプラトロピウム群は炎症細胞やウイルスによる損傷がはるかに少なく、多くの場合、治療群の肺はほぼ正常に近い状態に見えました。

今後のケアにとっての意味

非専門家にとっての重要なメッセージは、何十年も使われてきて多くの喘息や慢性肺疾患患者になじみのある吸入薬が、単に狭くなった気道を開くだけでなく、はるかに多くの効果を持ちうるということです。人工知能に導かれた本研究は、イプラトロピウム臭化物が重症COVID-19の動物モデルにおいて死亡、血栓形成、肺の炎症を大きく減少させ、少なくとも一部の面ではレムデシビルと同等かそれ以上の効果を示すことを示しました。さらなる研究と慎重なヒト臨床試験が必要ですが、既存で手頃な吸入薬がCOVID-19や他の重篤な肺感染症の最悪の転帰を防ぐための幅広い対策の一部となるという希望が示唆されます。

引用: Jung, DS., Cheon, S., Kim, CM. et al. Evaluation of artificial intelligence identified ipratropium bromide for the treatment of coronavirus disease 2019. Sci Rep 16, 6980 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-025-27869-y

キーワード: COVID-19治療, イプラトロピウム臭化物, 薬剤リポジショニング, 医療における人工知能, 肺の炎症