Сотрудники Массачусетского технологического института (МТИ) синтезировали новый мощный антибиотик. Для этого они использовали алгоритмы машинного обучения, говорится на сайте МТИ. Новое вещество назвали галицином (halicin) в честь бортового компьютера космического корабля из «Космической одиссеи 2001 года» HAL 9000.
Искусственный интеллект проверяет структуру сотен миллионов химических соединений и выявляет их свойства. Такую задачу перед ИИ поставили, чтобы найти вещества, которые потенциально могли бы стать антибиотиками с механизмом действия, отличным от уже существующих лекарств.
По словам профессора медицины в Институте медицинской инженерии и науки МТИ Джеймса Коллинза, учёные планировали создать платформу для создания новых препаратов, которая бы использовала возможности искусственного интеллекта. Это станет началом новой эры синтеза антибиотиков, уверен он. Команде удалось получить этим методом первое вещество, которое, возможно, станет мощнейшим антибиотиком из всех когда-либо созданных, говорит Коллинз. Кроме того, ИИ выявил ещё несколько препаратов, которые могут иметь необходимые свойства — их будут проверять в дальнейшем.
Искусственный интеллект сможет исследовать широкий спектр химических соединений, изучение которых традиционными методами потребовало бы огромных затрат, говорит профессор электротехники и компьютерных наук в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта МТИ Регина Барзилай.
В последние несколько десятилетий было получено сравнительно мало новых антибиотиков, и практически все они лишь немного отличаются структурно и по механизму действия от разработанных ранее лекарств. Современные методы скрининга довольно дороги и позволяют исследовать слишком небольшое количество химических соединений. Ситуация осложняется ростом устойчивости болезнетворных патогенов к антибиотикам. Коллинз и Барзилай собрали команду, которая разработала компьютерные модели машинного обучения. С их помощью можно будет анализировать большие выборки химических структур и выбирать из них те, которые потенциально смогут убивать микроорганизмы.
Для обучения ИИ учёные использовали около 2500 соединений, из которых 1700 — одобренные управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) препараты, а остальные 800 — вещества из натуральных продуктов с широким спектром биологической активности. Затем нейросеть изучила 6000 новых соединений, и нашла среди них одну молекулу, которая, как и прогнозировалось, показала высокую антибактериальную активность. При этом структура синтезированного вещества существенно отличается от известных ранее антибиотиков.
Интересно, что изначально галицин исследовали как лекарство от диабета. Учёные проверили свойства вещества на десятках штаммов бактерий, включая бактерии туберкулёза, клостридии и аэробные бациллы — их культуры погибли под воздействием галицина. Более того, лекарство испытали на мышах, заражённых аэробными бациллами — вызываемые ими инфекции поражали американских солдат, дислоцированных в Ираке и Афганистане — и спустя сутки после применения организмы зверьков полностью очистились от бактерий. Также учёные изучили резистентность кишечной палочки к нему — согласно результатам исследования, микроорганизмы не развивали способность игнорировать антибиотик через 30 дней после начала применения. При этом резистентность палочки к используемому обычно ципрофлоксацину по прошествии 30 дней возрастает в 2300 раз.
Позже галицин проверили на другой компьютерной модели и выяснили, что он, вероятно, будет нетоксичен для человеческого организма. Однако токсичность ещё предстоит проверить в лабораторных условиях, отмечается в статье.
Согласно предварительным исследованиям, галицин нарушает возможность бактерий поддерживать электрохимический градиент своих мембран. Помимо прочих функций, этот градиент влияет на синтез молекул АТФ, поэтому при его изменении клетки погибают. По мнению учёных из МТИ, патогену будет сложно справиться с препаратами, обладающими подобным механизмом действия.
Отмечается, что идея использовать искусственный интеллект не нова, однако до сих пор компьютерные модели были недостаточно эффективны. Теперь же нейросети смогут изучать молекулы и прогнозировать их свойства самостоятельно.
Автор: avouner
