Вченим Массачусетського технологічного інституту (MIT) вдалося виявити відразу декілька нових антибіотиків за допомогою нейромережі, що стало унікальним досягненням в історії медицини. Одна зі знахідок — халіцин — виявилася в змозі знищити навіть ті бактерії, які були стійкі до всіх існуючих лікарських препаратів.

Вчені з MIT першими у світі виявили антибіотики за допомогою штучного інтелекту. Як йдеться в статті, опублікованій 20 лютого в науковому журналі Cell, їх нейронній мережі вдалося виявити дев’ять нових антибіотиків, проаналізувавши базу даних хімічних сполук.

Серед знахідок вчених з MIT окремо зазначається молекула, яка отримала назву халіцин — на честь системи штучного інтелекту HAL з фільму «2001 рік: Космічна одіссея». Халіцин в змозі знищити бактерії, що викликають туберкульоз, псевдомембранозний коліт (важке інфекційне захворювання прямої кишки), а крім того, ентеробактерії і акінетобактерії Баумана, які вражають організм з низьким імунітетом, призводять до інфекційних захворювань і часто до смерті хворого. Всесвітня організація охорони здоров’я відносить їх до особливо небезпечних — вони погано піддаються лікуванню, стійкі до всіх видів антибіотиків, які нині використовуються в медицині.

Це один з найпотужніших антибіотиків з усіх, що вдавалося виявити до сьогоднішнього дня, — заявив біоінженер і один з авторів дослідження Джеймс Коллінс. — У нього дивовижна здатність протидії широкому спектру патогенів, стійких до нинішніх антибіотиків».

Халіцин вже тестується в лабораторних умовах на мишах. Мазь з халіцином повністю вилікувала мишей від інфекції, викликаної акінетобактерією Баумана, всього за добу. У загальній складності, як з’ясували вчені, халіцин здатний знищити 35 потужних бактерій.

З життя чудових бактерій

Те, що вдалося зробити вченим MIT, — справжній прорив. І не тільки тому, що для пошуку антибіотика вперше був успішно використаний штучний інтелект. Нові класи антибіотиків вченим не вдавалося знайти понад 30 років. Що, як зазначають автори самого дослідження поставило людство на грань глобальної катастрофи. Без відкриття нових антибіотиків, згідно з дослідженням британського економіста Джима о’ніла, до 2050 року від інфекційних захворювань будуть вмирати по 10 млн осіб на рік.

Велика частина нині існуючих антибіотиків природного походження. З середини 1980-х років жодного принципово нового антибіотика у природі виявлено не було. А синтетичні антибактеріальні засоби, яких за останні десятиліття у фармацевтиці з’явилося зовсім небагато, є лише незначними модифікаціями того, що вчені знайшли багато років тому.

Самі антибіотики — це речовини, які різні бактерії виділяють для спілкування один з одним, а також захисту своєї території від небажаних сусідів. Тобто для одних бактерій ці речовини нешкідливі, а для інших — згубні. Це і використовується в медицині, щоб боротися з ростом клітин, здатних викликати те або інше захворювання у людини.

Але бактерії, як і всі живі істоти, еволюціонують. У випадку з виробленням реакції на антибіотики — еволюціонують дуже швидко. Так, наприклад, першим виявленим антибіотиком був пеніцилін. Це відкриття Олександр Флемінг зробив в 1928 році. Застосовувати його в медицині почали в 1942 році, а вже у 1945-му були виявлені перші випадки стійкості бактерій до нього. До 1990-х років пеніцилін став абсолютно даремний.

Пошуки нових антибіотиків активно велися після Другої світової війни до 1980-х. Але безуспішно: набір мікробів, яких можна сканувати в лабораторних умовах для виявлення необхідних речовин, був вкрай обмежений. З усіх існуючих на планеті мікробів 99,9% не ростуть на штучному живильному середовищі. А виявити необхідне з’єднання в дикій природі практично нереально.

Штучний інтелект пройшовся по живому

«Ми хотіли створити платформу, яка дозволила б нам використовувати можливості штучного інтелекту», — наводяться слова пана Коллінса на сайті MIT. Група вчених та студентів, яку він створив, розробила програму для машинного навчання, здатну аналізувати молекулярну структуру сполук і відбирати ті молекули, які відповідають необхідним критеріям. Серед таких, наприклад, як здатність вбивати бактерії кишкової палички. Сама ідея створення такого алгоритму для штучного інтелекту не нова, проте групі вчених з MIT першій вдалося створити модель з досить точними критеріями відбору.

Для навчання нейромережі був запропонований набір з 2335 молекул, включаючи близько 1700 лікарських препаратів, схвалених Управлінням по контролю за продуктами і ліками США.

Після цього нейромережі запропонували просканувати кілька бібліотек хімічних сполук, в яких налічується понад 107 млн молекул, для виявлення тих, які в теорії можуть відповідати необхідним вимогам. Нейромережею були виявлені 23 молекули, що підходять під задані параметри. З них учені відібрали дев’ять, в тому числі халіцин.

Такий метод пошуку нових антибіотиків набагато ефективніше і дешевше, ніж традиційні методи, що використовувалися досі в медицині. «Модель машинного навчання може досліджувати великі кількості молекулярних структур, що може бути надмірно дорого для традиційних експериментальних підходів, — зазначає професор Регіна Барзілай, також брала участь в дослідженні. — Втім, все ще залишається питання, чи дійсно інструменти на машинному навчанні здатні робити щось осмислене в охороні здоров’я і як ми можемо довести ці інструменти до робочих механізмів у всій фармацевтичній індустрії».

Джерело