Штучний інтелект МТІ відкрив новий антибіотик

ПРОДОВЖЕННЯ ПІСЛЯ РЕКЛАМИ
Співробітники Массачусетського технологічного інституту (МТІ) синтезували новий потужний антибіотик. Для цього вони використовували алгоритми машинного навчання, йдеться на сайті МТІ. Нову речовину назвали Галіцин (halicin) в честь бортового комп’ютера космічного корабля з «Космічної одіссеї 2001 року» HAL 9000.

Штучний інтелект перевіряє структуру сотень мільйонів хімічних сполук і виявляє їх властивості. Таке завдання перед ШІ поставили, щоб знайти речовини, які потенційно могли б стати антибіотиками з механізмом дії, відмінним від уже існуючих ліків.

За словами професора медицини в Інституті медичної інженерії і науки МТІ Джеймса Коллінза, вчені планували створити платформу для створення нових препаратів, яка б використовувала можливості штучного інтелекту. Це стане початком нової ери синтезу антибіотиків, впевнений він. Команді вдалося отримати цим методом перша речовину, яка, можливо, стане найпотужнішим антибіотиком з усіх коли-небудь створених, говорить Коллінз. Крім того, ШІ виявив ще кілька препаратів, які можуть мати необхідні властивості – їх перевірятимуть надалі.

Штучний інтелект зможе досліджувати широкий спектр хімічних сполук, вивчення яких традиційними методами зажадало б величезних витрат, каже професор електротехніки та комп’ютерних наук в Лабораторії комп’ютерних наук і штучного інтелекту МТІ Регіна Барзілай.

ПРОДОВЖЕННЯ ПІСЛЯ РЕКЛАМИ

В останні кілька десятиліть було отримано порівняно мало нових антибіотиків, і практично всі вони лише трохи відрізняються структурно і за механізмом дії від розроблених раніше ліків. Сучасні методи скринінгу досить дорогі і дозволяють досліджувати занадто невелику кількість хімічних сполук. Ситуація ускладнюється зростанням стійкості хвороботворних патогенів до антибіотиків. Коллінз і Барзілай зібрали команду, яка розробила комп’ютерні моделі машинного навчання. З їх допомогою можна буде аналізувати великі вибірки хімічних структур і вибирати з них ті, які потенційно зможуть вбивати мікроорганізми.

Для навчання ШІ вчені використовували близько 2500 сполук, з яких 1700 – схвалені управлінням по санітарному нагляду за якістю харчових продуктів і медикаментів США (FDA) препарати, а інші 800 – речовини з натуральних продуктів з широким спектром біологічної активності. Потім нейромережа вивчила 6000 нових з’єднань, і знайшла серед них одну молекулу, яка, як і прогнозувалося, показала високу антибактеріальну активність. При цьому структура синтезованої речовини істотно відрізняється від відомих раніше антибіотиків.

Цікаво, що спочатку Галицин досліджували, як ліки від діабету. Вчені перевірили властивості речовини на десятках штамів бактерій, включаючи бактерії туберкульозу, клостридії і аеробні бацили – практично всі культури загинули під впливом Галіцина, крім синьогнійної палички – насилу піддається лікуванню патогена, що викликає захворювання легенів. Більш того, ліки випробували на мишах, заражених аеробними бацилами – викликані ними інфекції вражали американських солдатів, дислокованих в Іраку і Афганістані – і через добу після застосування організми звірків повністю очистилися від бактерій. Також вчені вивчили резистентність кишкової палички до нього – згідно з результатами дослідження, мікроорганізми не розвивали здатність ігнорувати антибіотик через 30 днів після початку застосування.

Пізніше Галицин перевірили на іншій комп’ютерній моделі і з’ясували, що він, ймовірно, буде нетоксичний для людського організму. Однак токсичність ще належить перевірити в лабораторних умовах, відзначається в статті.

Згідно з попередніми дослідженнями, Галицин порушує можливість бактерій підтримувати електрохімічний градієнт своїх мембран. Крім інших функцій, цей градієнт впливає на синтез молекул АТФ, тому при його зміні клітини гинуть. На думку вчених з МТІ, патогену буде складно впоратися з препаратами, що мають подібний механізм дії.

Відзначається, що ідея використовувати штучний інтелект не нова, проте до цих пір комп’ютерні моделі були недостатньо ефективні. Тепер же нейромережі зможуть вивчати молекули і прогнозувати їх властивості самостійно.

Якщо ви знайшли помилку, будь ласка, виділіть фрагмент тексту та натисніть Ctrl+Enter.