С помощью искусственного интеллекта ученые открыли первые новые антибиотики за последние 60 лет

Использование искусственного интеллекта (ШИ) изменяет правила игры в медицине, и сейчас эта технология помогает ученым открыть первые новые антибиотики за последние 60 лет. Новый класс антибиотиков против лекарственно устойчивых бактерий Staphylococcus aureus (MRSA) был открыт с помощью более прозрачных моделей глубокого обучения, сообщают в Euronews.

Открытие нового соединения, способного убить стойкую к лекарству бактерию, ежегодно убивающую тысячи людей по всему миру, может стать переломным моментом в борьбе с устойчивостью к антибиотикам, считают в издании.

"Инсайт здесь заключался в том, что мы смогли увидеть, что изучали модели, чтобы сделать свои прогнозы о том, что определенные молекулы станут хорошими антибиотиками. Наша работа обеспечивает рамки, эффективные во времени, ресурсосберегающие и механистически понятные с точки зрения химической структуры , чего у нас не было до сих пор", — сказал один из авторов исследования Джеймс Коллинз, профессор медицинской инженерии и науки Массачусетского технологического института.

Результаты были опубликованы в журнале Nature.

Команда, работавшая над проектом, использовала модель глубокого обучения для прогнозирования активности и токсичности нового соединения. Эта модель подразумевает использование искусственных нейронных сетей для автоматического обучения и представления особенностей данных без явного программирования. Она все чаще применяется в разработке лекарства для ускорения идентификации потенциальных кандидатов в лекарства, прогнозирования их свойств и оптимизации процесса разработки лекарства.

В этом случае исследователи сосредоточились на метициллин-резистентном золотистом стафилококке (MRSA).

Инфекции, вызванные MRSA, могут варьироваться от легких кожных инфекций до более тяжелых и потенциально опасных для жизни состояний, таких как пневмония и инфекции кровотока.

По данным Европейского центра по профилактике и контролю заболеваний (ECDC), ежегодно в Европейском Союзе случается почти 150 000 случаев инфицирования MRSA, а от инфекций, устойчивых к противомикробным препаратам, ежегодно умирает около 35 000 человек.

Команда исследователей Массачусетского технологического института подготовила значительно расширенную модель глубокого обучения с использованием расширенных наборов данных.

Для создания обучающих данных было оценено около 39 000 соединений на предмет их антибиотической активности против MRSA. Впоследствии в модель были введены как полученные данные, так и подробная информация о химической структуре соединений.

Чтобы усовершенствовать выбор потенциального лекарства, исследователи использовали три дополнительных модели глубокого обучения. Эти модели были обучены оценивать токсичность соединений на трех разных типах клеток человека.

Интегрировав эти прогнозы токсичности с предопределенной антимикробной активностью, исследователи определили соединения, способные эффективно бороться с микробами с минимальным ущербом для человеческого организма.

С помощью этого набора моделей было проверено около 12 млн коммерчески доступных соединений.

Модели идентифицировали соединения из пяти разных классов, классифицированных на основе специфических химических субструктур в молекулах, демонстрирующих предполагаемую активность против MRSA.

Затем исследователи приобрели около 280 таких соединений и провели испытания против MRSA в лабораторных условиях. Такой подход позволил им выявить два перспективных кандидата в антибиотики из одного класса.

В экспериментах с участием двух моделей мышей одна для кожной инфекции MRSA, а другая для системной инфекции MRSA каждое из этих соединений уменьшило популяцию MRSA в 10 раз.

Больше новостей читайте на GreenPost.