Исследователи утверждают, что с помощью ИИ им удалось разработать новый тип антибиотика, который действует против особо опасной бактерии с устойчивостью. Когда они испытали этот антибиотик на коже мышей, экспериментально зараженных супербактерией, он смог контролировать рост патогенов, что позволяет предположить, что такой метод можно использовать для создания антибиотиков, предназначенных для борьбы с другими лекарственно-устойчивыми формами. Работа была опубликована в журнале Nature Chemical Biology.
Ученые протестировали антибиотик против 41 различных штаммов устойчивых к Acinetobacter baumannii. Препарат подействовал на все из них. Соединение, разработанное ИИ, действовало таким образом, что подавляло только проблемный патоген. Оно не убивало другие виды полезных бактерий, которые живут в кишечнике или на коже.
По словам исследователей, если бы все антибиотики работали так точно, это могло бы предотвратить появление устойчивости у бактерий. "Это невероятно многообещающе", - сказал Сезар де ла Фуэнте, ученый, который также использует ИИ для поиска новых методов лечения, но сам он не участвовал в этом исследовании. Де ла Фуэнте говорит, что такой подход к поиску новых лекарств - это развивающаяся область, тестируюемая с 2018 года. "Я думаю, ИИ, как мы видели ранее, может применяться во многих областях, и я думаю, что разработка лекарств - это следующий рубеж".
Для своего исследования ученые сосредоточились на бактерии Actinetobacter baumanii. Она обитает в больницах и других медицинских учреждениях, прилипая поверхностям, например, к дверным ручкам. Поскольку она способна захватывать фрагменты ДНК других организмов, с которыми вступает в контакт, она может включать в себя их оружие: гены, которые помогают противостоять препаратам, используемым врачами для лечения. "Это то, что мы называем в лаборатории профессиональным патогеном", - сказал Джон Стокс, соавтор исследования. "Этот вид вызывает трудно поддающиеся лечению инфекции кожи, крови или дыхательных путей".
Стоукс и его лаборатория объединились с учеными из MTI и Гарварда. Сначала они использовали метод, называемый высокопроизводительным скринингом лекарств, для выращивания Acinetobacter baumanii в лаборатории, и в течение нескольких недель подвергали эти колонии воздействию более 7500 лекарств и активных ингредиентов. Они нашли 480 соединений, которые блокировали рост бактерий.
После они ввели эту информацию в компьютер и использовали ее для создания алгоритма искусственного интеллекта. "После того, как мы обучили нашу модель, мы могли бы начать показывать этой модели совершенно новые фотографии химических веществ, которые она никогда не видела. И на основе того, чему она научилась в процессе обучения, она рассказала нам, являются ли эти молекулы антибактериальными или нет", - сказал Стоукс. Затем они попросили модель просмотреть более 6 000 молекул, что, по словам Стоукса, ИИ смог сделать в течение нескольких часов.
Они сузили круг поиска до 240 химических веществ, которые протестировали в лаборатории. Лабораторные испытания помогли им сократить список до девяти лучших ингибиторов бактерий. После этого они более детально изучили структуру каждого из них, исключив те, которые, по их мнению, могли быть опасными или родственными известным антибиотикам. И в итоге осталось одно соединение под названием RS102895, которое, по мнению Стоукса, изначально разрабатывалось как потенциальное средство для лечения диабета. По его словам, оно действует совершенно по-новому, не позволяя компонентам бактерий перемещаться изнутри клетки на ее поверхность. "Это довольно интересный механизм, который, насколько я знаю, не наблюдается среди клинических антибиотиков", - сказал он. По его словам, RS102895, который исследователи назвали абауцин, действует только на Actinetobacter baumanii.
