Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) использовали алгоритм машинного обучения для идентификации препарата, который убивает многие штаммы бактерий. Такой препарат предотвратил развитие устойчивости к антибиотикам у кишечной палочки.
В 1928 году шотландский ученый по имени сэр Александр Флеминг покинул свою лабораторию, где изучал бактерии стафилококка, чтобы отправиться в двухнедельный отпуск с семьей. Вернувшись в лабораторию, он не только понял, что не очень хорошо убрался на рабочем месте, но и то, что в посуде с бактериями выросла плесень. Он также заметил, что бактерии, похоже, активно избегают заплесневелых участков чашки Петри. Позже он сказал: "Я, конечно, не планировал революционизировать всю медицину, открыв первый в мире антибиотик, или убийцу бактерий". Но я полагаю, что именно это я и сделал".
В наши дни не требуется неряшливый ученый, чтобы открыть новые важные антибиотики - нужен только компьютер. Группа исследователей Массачусетского технологического института (MIT) использовала искусственный интеллект (ИИ) для выявления нового антибиотика, который убивает даже некоторые до сих пор антибиотикоустойчивые штаммы.
Но означает ли это, что они укомплектовали лабораторию роботами, а не людьми? Нет! Команда исследователей создала компьютерную модель, которая систематически проверяла более ста миллионов химических соединений всего за несколько дней - подвиг, на совершение которого у лабораторных техников ушло бы много лет (и немало того же рода научной интуиции, что и у Флеминга).
За последнее десятилетие было обнаружено очень мало новых антибиотиков, в течение которых бактерии становятся все жестче.
Мы сталкиваемся с растущим кризисом вокруг устойчивости к антибиотикам, и эта ситуация складывается как в связи с ростом числа патогенов, становящихся устойчивыми к существующим антибиотикам, так и в связи с анемией в биотехнологической и фармацевтической отраслях промышленности в поисках новых антибиотиков.
Как они это сделали
Группа исследователей разработала компьютерную модель для машинного обучения, которая могла бы идентифицировать около 2 500 молекулярных соединений, запрещающих рост бактерий - в данном случае, кишечной палочки, в частности. Затем они познакомили программу с 6000 лекарств, которые в настоящее время изучаются, чтобы выяснить, может ли какое-либо из них быть полезным в лечении известных заболеваний человека. После того, как модель выбрала молекулу с сильнейшим антибактериальным потенциалом, которая не похожа ни на один из известных антибиотиков, команда использовала другую модель, чтобы посмотреть, будет ли эта молекула губительна для людей.
Модель сузила круг кандидатов до одного - исследователи окрестили ее "халицин", который в прошлом тестировался как лекарство от сахарного диабета. Халицин был протестирован на лабораторных образцах нескольких различных антибиотикоустойчивых штаммов бактерий и показал, что убивает практически все из них, за исключением одного очень упрямого возбудителя легочных заболеваний.
После обнаружения халицина исследовательская группа использовала модель для идентификации еще 23 кандидатов, используя другую базу данных соединений, и обнаружила два, которые были особенно мощными. В настоящее время исследователи работают над тем, чтобы найти антибиотики, которые более избирательны в бактериях, которых они убивают, чтобы они не уничтожали всю нашу полезную флору кишечника, спасая при этом наши жизни. Что касается халицина, то, согласно пресс-релизу, исследователи планируют сотрудничать с фармацевтической компанией или некоммерческой организацией для разработки препарата для использования в организме человека.
