Открытие пенициллина стало одним из самых важных научных открытий XX века, благодаря которому стало возможным лечение смертельных заболеваний. Однако спустя годы эффективность лечения стала снижаться — антибиотикорезистентность становится всё большей проблемой.
По прогнозам ученых, без новых антибиотиков или других методов лечения к 2050 году некогда незначительные инфекции смогут унести до десяти миллионов жизней в год. Что еще хуже, разработка новых лекарств занимает годы и требует огромного количества проб и ошибок, поскольку потенциальные молекулы состоят из бесчисленных возможных химических комбинаций. К счастью, это как раз та работа, в которой искусственный интеллект преуспевает — для это IBM и была разработана новая система.
Исследовательская группа IBM создала систему искусственного интеллекта, которая намного быстрее исследует все пространство возможностей для молекулярных конфигураций. Во-первых, исследователи начали с модели, называемой глубоким генеративным автоэнкодером, которая, по сути, исследует ряд пептидных последовательностей, собирает важную информацию об их функциях и молекулах, из которых они состоят, и ищет сходства с другими пептидами.
Затем применяется система под названием Controlled Latent attribute Space Sampling (CLaSS). Эта система использует собранные данные и генерирует новые пептидные молекулы с конкретными желаемыми свойствами. В данном случае это противомикробная эффективность.
Но, конечно, способность убивать бактерии – не единственное требование к антибиотику – он также должен быть безопасным для использования человеком и в идеале работать с целым рядом классов бактерий. Таким образом, созданные ИИ молекулы затем проходят через классификаторы глубокого обучения, чтобы отсеять неэффективные или токсичные комбинации.
В течение 48 дней система AI идентифицировала, синтезировала и экспериментировала с 20 новыми кандидатами в антибиотики-пептиды. Два из них, в частности, оказались особенно многообещающими – они были очень эффективны против ряда бактерий из двух основных классов (грамположительных и грамотрицательных), пробивая отверстия во внешних мембранах. В клеточных культурах и тестах на мышах они также имели низкую токсичность и маловероятно, что они приведут к дальнейшей лекарственной устойчивости E. coli.
Два новых кандидата в антибиотики сами по себе достаточно интересны, но процесс, благодаря которому они были обнаружены, является настоящим прорывом. Возможность быстро и более эффективно разрабатывать и тестировать новые антибиотики может помочь предотвратить кошмарный сценарий возвращения к временам до антибиотиков.
Исследование было опубликовано в журнале Nature.
