Благодаря быстрому развитию технологии искусственного интеллекта, как грибы после дождя появляются новые применения алгоритмов машинного обучения. Используя этот тип алгоритма, исследователи из Массачусетского технологического института теперь обнаружили совершенно новый, очень эффективный антибиотик - halicyne.
На первом этапе алгоритма, разработанного учеными научились выявлять желательные особенности нового антибиотика с использованием базы данных, содержащей подробную информацию о лекарственных средств в 2500 году (1600 из них являются вещества, одобренные для использования пищевых продуктов и медикаментов США, 800 терапевтических соединений в природе). На следующем шаге программа проанализировала другую базу данных, содержащую более 6000 молекул испытанные для потенциальных применений в медицине. Среди них они пытались найти соединение с необычной конструкцией, но схожей функциональностью к существующим лекарственным средствам, обеспечивая при этом, является ли вещество безопасно для человека. И, наконец, программа выбрала 99 соединений, которые были испытаны в лабораторных условиях. Более половины из них показали сильный рост угнетающего действия испытательного напряжения Кишечной палочки . Наиболее перспективное вещество - halicyna - имеет сильный бактерицидный эффект очень широкий спектр, даже против штаммов antybiotykoodpornym ( в том числе , например. , Acinetobacter baumannii, против которых касается Всемирной организации здравоохранения в качестве приоритета).
Предыдущие исследования показали, что halicyna действует на клеточной мембране бактерий, разрушая его способность производить энергию. Такая специфичность действия делает его очень трудно сформировать антимикробный Высокое сопротивление, которое может обеспечить долгосрочную эффективность нового препарата. Это важно в эпоху все более частого появления штаммов antybiotykoodpornych.
До сих пор halicyna первоначально был испытан на мышах. Препарат вскоре попал в клинические испытания.
Как утверждают ученые это только начало лавины новых открытий. Они разрабатывают алгоритм, для изучения всей базы данных, содержащий 1,5 млрд соединений.
В будущем алгоритм сможет не только может проанализировать существующие данные, но и самостоятельно разрабатывать новые, уникальные лекарства.