新たなCOVID-19変異株に対する抗体療法の効果を復活させるための薬剤併用の最適化
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年6月18日
タイトル：Optimizing drug combinations to resurrect the potency of failed antibody therapy against emerging COVID-19 variants using IDentif.AI.
雑誌名：Front Digit Health. 2026; 8: 1744623. doi: 10.3389/fdgth.2026.1744623.
概 要：
COVID-19パンデミックの発生以来、SARS-CoV-2変異株への対応としてワクチンや薬剤の開発が進められてきましたが、新たな変異株の出現により、従来の治療戦略の効果が低下しています。本研究では、失敗した抗体療法の効果を復活させるため、IDentif.AIというAIを用いた薬剤併用最適化プラットフォームを活用し、STV（ソトロビマブ）と他の薬剤との組み合わせを特定しました。特に、XBB変異株に対するSTVの効果を高めることを目指しました。
方 法：
本研究では、STVの治療戦略を維持するために、STVと併用することでその効果を高める薬剤の設計と優先順位付けを行いました。IDentif.AIを用いて、2023年に広がっていたXBBに対するSTVベースの組み合わせを迅速に特定しました。
結 果：
IDentif.AIによって特定されたSTV/EIDD-1931およびSTV/GS-441524の組み合わせは、XBBに対する効果を向上させ、STVのin vitro EC50（半最大有効濃度）を最大7倍まで減少させることができました。
結 論：
この最適化プラットフォームは、既存または以前に失敗した治療薬を迅速に再利用し、適切な薬剤との組み合わせによってその効果を回復させる戦略的アプローチを示しています。