ИИ против гонореи и стафилококка. Искусственный интеллект разработал антибиотики, убивающие устойчивые к лекарствам бактерии 0
Искусственный интеллект разработал два новых антибиотика, которые потенциально способны уничтожать устойчивые к лекарствам штаммы возбудителей гонореи и метициллинрезистентного золотистого стафилококка (MRSA). Исследование группы американских ученых опубликовано в журнале Cell.
Система искусственного интеллекта собрала новые препараты из отдельных атомов, а лабораторные исследования, а также тесты на животных, показали их эффективность против супербактерий.
Пока людям их назначать нельзя: впереди еще годы доработки и клинических тестов. Но научная группа из Массачусетского технологического института (MIT), которая провела это исследование, верит, что что ИИ может положить начало «второму золотому веку» антибиотиков.
Чрезмерное использование антибиотиков помогло бактериям эволюционировать, и теперь устойчивые к лекарственным препаратам инфекции становятся причиной более миллиона смертей в год. Нехватка новых антибиотиков ощущается уже несколько десятилетий.
В прошлом исследователи уже использовали ИИ, чтобы проанализировать тысячи известных химических веществ и попытаться выявить те из них, которые потенциально могут стать новыми антибиотиками.
Команда MIT продвинулась на шаг дальше, использовав ИИ для разработки антибиотиков против гонореи и потенциально смертельных заболеваний, которые вызывает метициллинрезистентный стафилококк.
И гонококки, и стафилококки могут обитать на коже человека, не нанося вреда, но могут и вызвать серьезную инфекцию при попадании внутрь организма.
Во время исследования ученые предложили ИИ 36 млн соединений, включая и те, которых не существует.
Система обучалась на примере химических структур известных соединений и данных о том, замедляют ли они рост различных видов бактерий. Это дало ИИ информацию о том, каким образом на бактерии влияют разные молекулярные структуры, состоящие из атомов, в первую очередь — из атомов углерода, кислорода, водорода и азота.
Для разработки антибиотиков использовались два подхода.
В первом случае ИИ искал перспективную исходную точку, анализируя библиотеку из миллионов химических фрагментов размером от восьми до девятнадцати атомов, и затем развивал ее. Во втором — ему с самого начала предоставлялась полная свобода творчества.
В процессе исследования исключались все варианты, слишком напоминавшие уже существующие антибиотики.
Кроме того, было необходимо убедиться, что создается именно лекарство, а не, скажем, мыло — и исключить все соединения, которые могут быть токсичны для человека.
Наиболее перспективные вещества были протестированы на бактериях в лаборатории и на зараженных мышах. В итоге появились два новых потенциальных лекарства.
Новые антибиотики производить невыгодно?
«Мы очень довольны, поскольку доказали, что генеративный ИИ можно использовать для создания абсолютно новых антибиотиков, — сказал Би-би-си один из авторов исследования профессор Джеймс Коллинз. — ИИ позволяет нам создавать молекулы дешево и быстро, таким образом наш арсенал расширяется, и мы получаем реальное преимущество в борьбе с генами супербактерий».
До клинических испытаний на людях, как предполагают ученые, понадобится еще год или два, в течение которых препараты будут дорабатываться.
Доктор Эндрю Эдвардс, специалист в области антибиотико-резистентных бактерий из Инициативы Флеминга при Имперском колледже Лондона, назвал работу американских коллег очень значимой и обладающей огромным потенциалом.
Однако при этом подчеркнул: «ИИ действительно обещает радикально помочь открытию и разработке новых препаратов, но нам все равно предстоит проделать много тяжелой работы по проверке их безопасности и эффективности».
Это может быть долгим и дорогостоящим процессом — без какой-либо гарантии, что экспериментальные препараты в итоге будут выписываться пациентам.
Некоторые эксперты призывают улучшать сами системы ИИ для разработки лекарств. Профессор Коллинз считает, что новые модели должны не только учитывать эффективность препаратов в лаборатории, но и точнее предсказывать, как они будут действовать в организме.
Еще одна проблема — не все «задумки» ИИ можно реализовать на практике. Оказалось, что из 80 теоретически созданных препаратов против гонореи в реальности удалось синтезировать только два.
Профессор Крис Доусон из Уорикского университета называет исследование «крутым». По его мнению, оно демонстрирует эффективность ИИ как инструмента для разработки антибиотиков против резистентных бактерий.
Тем не менее, отмечает ученый, с производством таких антибиотиков есть и еще одна проблема: экономического свойства. Дело в том, что новые лекарства нужно использовать как можно реже, чтобы бактерии не выработали к ним резистентность.
Это значит, что прибыль от продажи этих антибиотиков будет низкой и фармацевтические компании не будут заинтересованы в их производстве. «Как производить лекарства, у которых нет коммерческой ценности?» — спрашивает он.
