IBM изобрела ИИ, который самостоятельно синтезирует новые антибиотики
Пандемия временно заслонила собой другую серьезную медицинскую проблему, которая и не думает отступать - рост численности устойчивых к антибиотикам "супербактерий". Для защиты от этой угрозы нужны новые антибиотики, но их разработка - длительный процесс. Команда IBM Research поручила эту работу искусственному интеллекту и всего через 48 дней получила рецептуру двух новых препаратов. Они уже протестированы на лабораторных животных и признаны крайне перспективными.
Открытие пенициллина стало одним из наиболее важных научных прорывов ХХ века, после которого стали излечимы смертельные ранее инфекции. Но годы шли, и эффективность антибиотиков стала падать.
Как и все организмы, в ответ на изменения среды бактерии развиваются, так что, когда мы принимаем лекарства, они учатся защищаться от них. При достаточном количестве времени и антибиотиков выживают только те микробы, которые обладают генетическим иммунитетом к опасным для них медикаментам.
Наша борьба с резистентными бактериями усугубляется еще и тем, что разработка новых препаратов - очень трудоемкий процесс, требующий огромного количества циклов, поскольку потенциально эффективные молекулы состоят из огромного числа возможных химических комбинаций. К счастью, как раз с такой задачей отлично справляется ИИ, поэтому IBM разработала новую систему, способную отфильтровать за людей все лишнее, пишет New Atlas.
За 48 дней ИИ IBM идентифицировал, синтезировал и протестировал 20 новых вариантов антибактериальных пептидов. Два из них оказались особенно многообещающими и действенными против ряда бактерий двух основных классов (грамположительных и грамотрицательных). В тестах на мышах и клеточных культурах они продемонстрировали низкую токсичность.
Система, созданная в IBM Research, намного быстрее сортирует конфигурации молекул, чем ее аналоги. Исследователи начали с разработки глубокого генеративного автокодировщика, который изучает последовательности пептидов, узнает важную информацию об их функциях и составляющих их молекулах, и ищет сходства с другими пептидами.
Затем они применили систему Controlled Latent attribute Space Sampling (CLaSS), которая использует данные, собранные и сгенерированные новыми молекулами пептидов со специфическими свойствами. В данном случае, с антибактериальными.
Но препарат должен быть не только действенным, но и безопасным для человека и, в идеале, работать против целого класса бактерий. Так что все сгенеренные ИИ молекулы прогонялись через классификаторы, чтобы исключить неэффективные или ядовитые комбинации.
Устойчивые к антибиотикам бактерии остаются опасными даже после своей гибели, ведь их гены резистентности могут передаться другим микроорганизмам. Исследователи из США разработали методику, которая позволяет улавливать свободно циркулирующую ДНК.
