Генеративный ИИ разрабатывает потенциальные новые лекарства для бактерий, устойчивых к антибиотикам

Прочитано: 48 раз(а)


Поскольку каждый год во всем мире происходит почти 5 миллионов смертей, связанных с устойчивостью к антибиотикам, срочно необходимы новые способы борьбы с устойчивыми штаммами бактерий.

Исследователи из Стэнфордского медицинского университета и Университета Макмастера решают эту проблему с помощью генеративного искусственного интеллекта. Новая модель, получившая название SyntheMol (для синтеза молекул), создала структуры и химические рецепты шести новых лекарств , направленных на уничтожение резистентных штаммов Acinetobacter baumannii, одного из ведущих патогенов, ответственных за смертность, связанную с устойчивостью к антибактериальным препаратам.

Исследователи описали свою модель и экспериментальную проверку этих новых соединений в исследовании, опубликованном 22 марта в журнале Nature Machine Intelligence.

«Существует огромная потребность общественного здравоохранения в быстрой разработке новых антибиотиков», — сказал Джеймс Зоу, доктор философии, доцент кафедры биомедицинских данных и состарший автор исследования. «Наша гипотеза заключалась в том, что существует множество потенциальных молекул, которые могли бы стать эффективными лекарствами, но мы еще не создали и не протестировали их. Вот почему мы хотели использовать ИИ для разработки совершенно новых молекул, которые никогда не встречались в природе». .»

До появления генеративного ИИ, того же типа технологии искусственного интеллекта, который лежит в основе больших языковых моделей, таких как ChatGPT, исследователи применяли различные вычислительные подходы к разработке антибиотиков. Они использовали алгоритмы для просмотра существующих библиотек лекарств, определяя те соединения, которые с наибольшей вероятностью будут действовать против конкретного патогена.

Этот метод, в ходе которого было проанализировано 100 миллионов известных соединений , дал результаты, но лишь затронул поверхность в обнаружении всех химических соединений , которые могли бы обладать антибактериальными свойствами.

«Химическое пространство огромно», — сказал Кайл Суонсон, аспирант Стэнфордского университета в области компьютерных наук и один из ведущих авторов исследования. «Люди подсчитали, что существует около 10 60 возможных молекул, подобных наркотикам. Таким образом, 100 миллионов далеко не покрывают всего этого пространства».

Галлюцинации для разработки лекарств

Склонность генеративного ИИ к «галлюцинациям» или выдумыванию ответов из цельной ткани может оказаться благом, когда дело доходит до открытия лекарств , но предыдущие попытки создать новые лекарства с помощью такого типа ИИ привели к созданию соединений, которые было бы невозможно создать в обычных условиях. реальный мир, сказал Суонсон. Исследователям нужно было поставить барьеры вокруг деятельности SyntheMol, а именно, гарантировать, что любые молекулы, придуманные моделью, могут быть синтезированы в лаборатории.

«Мы подошли к этой проблеме, пытаясь преодолеть разрыв между вычислительной работой и мокрой лабораторной проверкой», — сказал Суонсон.

Модель была обучена создавать потенциальные лекарства с использованием библиотеки из более чем 130 000 молекулярных строительных блоков и набора проверенных химических реакций. Он создал не только конечное соединение, но и шаги, которые он предпринял с этими строительными блоками, что дало исследователям набор рецептов для производства лекарств.

Исследователи также обучили модель на существующих данных об антибактериальной активности различных химических веществ против A. baumannii. Используя эти рекомендации и стартовый набор строительных блоков, компания SyntheMol разработала около 25 000 возможных антибиотиков и рецепты их изготовления менее чем за девять часов. Чтобы предотвратить быстрое развитие устойчивости бактерий к новым соединениям, исследователи затем отфильтровали полученные соединения, выбрав только те, которые отличались от существующих соединений.

«Теперь у нас есть не только совершенно новые молекулы, но и четкие инструкции о том, как их создавать», — сказал Цзоу.

Новое химическое пространство

Исследователи выбрали 70 соединений с наибольшим потенциалом уничтожения бактерий и работали с украинской химической компанией Enamine над их синтезом. Компании удалось эффективно создать 58 таких соединений, шесть из которых уничтожили устойчивый штамм A. baumannii, когда исследователи протестировали их в лаборатории. Эти новые соединения также продемонстрировали антибактериальную активность против других видов инфекционных бактерий, склонных к устойчивости к антибиотикам , включая E. coli, Klebsiella pneumoniae и MRSA.

Ученым удалось дополнительно проверить два из шести соединений на токсичность на мышах, поскольку остальные четыре не растворялись в воде. Те двое, которых они тестировали, казались безопасными; Следующим шагом будет тестирование препаратов на мышах, инфицированных A. baumannii, чтобы увидеть, действуют ли они на живой организм, сказал Цзоу.

Шесть соединений сильно отличаются друг от друга и от существующих антибиотиков. Исследователи не знают, как их антибактериальные свойства действуют на молекулярном уровне, но изучение этих деталей может дать общие принципы, относящиеся к разработке других антибиотиков.

«Этот ИИ действительно проектирует и обучает нас совершенно новой части химического пространства, которую люди раньше не исследовали», — сказал Цзоу.

Цзоу и Суонсон также совершенствуют SyntheMol и расширяют сферу его применения. Они сотрудничают с другими исследовательскими группами, чтобы использовать модель для открытия лекарств от сердечно-сосудистых заболеваний и создания новых флуоресцентных молекул для лабораторных исследований.

Ученые раскрыли молекулярную структуру сложного бактериофага



Новости партнеров