За допомогою штучного інтелекту науковці відкрили перші нові антибіотики за останні 60 років

Використання штучного інтелекту (ШІ) змінює правила гри в медицині, і зараз ця технологія допомагає науковцям відкрити перші нові антибіотики за останні 60 років. Новий клас антибіотиків проти лікарсько-стійких бактерій Staphylococcus aureus (MRSA) було відкрито за допомогою більш прозорих моделей глибокого навчання, повідомляють у Euronews.

Відкриття нової сполуки, здатної вбити стійку до ліків бактерію, яка щороку вбиває тисячі людей по всьому світу, може стати переломним моментом у боротьбі зі стійкістю до антибіотиків, вважають у виданні.

"Інсайт тут полягав у тому, що ми змогли побачити, що вивчали моделі, щоби зробити свої прогнози про те, що певні молекули стануть гарними антибіотиками. Наша робота забезпечує рамки, які є ефективними в часі, ресурсозберігаючими та механістично зрозумілими з точки зору хімічної структури, чого ми не мали до цього часу", — сказав один з авторів дослідження Джеймс Коллінз, професор медичної інженерії та науки Массачусетського технологічного інституту.

Результати були опубліковані в журналі Nature.

Команда, яка працювала над проектом, використовувала модель глибокого навчання для прогнозування активності та токсичності нової сполуки. Ця модель передбачає використання штучних нейронних мереж для автоматичного навчання та представлення особливостей даних без явного програмування. Вона все частіше застосовується у розробці ліків для прискорення ідентифікації потенційних кандидатів у ліки, прогнозування їхніх властивостей та оптимізації процесу розробки ліків.

У цьому випадку дослідники зосередилися на метицилін-резистентному золотистому стафілококу (MRSA).

Інфекції, спричинені MRSA, можуть варіюватися від легких шкірних інфекцій до більш тяжких і потенційно небезпечних для життя станів, таких як пневмонія й інфекції кровотоку.

За даними Європейського центру з профілактики та контролю захворювань (ECDC), щороку в Європейському Союзі трапляється майже 150 000 випадків інфікування MRSA, а від інфекцій, стійких до протимікробних препаратів, щорічно помирає майже 35 000 людей.

Команда дослідників з Массачусетського технологічного інституту підготувала значно розширену модель глибокого навчання з використанням розширених наборів даних.

Для створення навчальних даних було оцінено приблизно 39 000 сполук на предмет їхньої антибіотичної активності проти MRSA. Згодом у модель були введені як отримані дані, так і детальна інформація про хімічну структуру сполук.

Щоб удосконалити вибір потенційних ліків, дослідники використали три додаткові моделі глибокого навчання. Ці моделі були навчені оцінювати токсичність сполук на трьох різних типах клітин людини.

Інтегрувавши ці прогнози токсичності з попередньо визначеною антимікробною активністю, дослідники визначили сполуки, здатні ефективно боротися з мікробами з мінімальною шкодою для людського організму.

За допомогою цього набору моделей було перевірено приблизно 12 млн комерційно доступних сполук.

Моделі ідентифікували сполуки з п'яти різних класів, класифікованих на основі специфічних хімічних субструктур у молекулах, які демонстрували передбачувану активність проти MRSA.

Згодом дослідники придбали близько 280 таких сполук і провели випробування проти MRSA в лабораторних умовах. Такий підхід дозволив їм виявити два перспективних кандидати в антибіотики з одного класу.

В експериментах за участю двох моделей мишей — одна для шкірної інфекції MRSA, а інша для системної інфекції MRSA — кожна з цих сполук зменшила популяцію MRSA в 10 разів.

Більше новин читайте на GreenPost.