Разработка сокращает поиск новых эффективных соединений с нескольких месяцев до пары дней и в перспективе поможет создавать новые препараты для борьбы с бактериями, опасными для человека и устойчивыми к препаратам. Опрошенные «Известиями» специалисты назвали технологию перспективной, но отметили: работа пока носит теоретический характер и требует проверки в экспериментах.
Чем опасны устойчивые бактерии
Ученые химико-биологического кластера университета ИТМО научились определять с помощью ИИ токсичные для патогенных бактерий, но безопасные для полезных микроорганизмов частицы. По словам разработчиков, антибиотики всё хуже справляются с инфекциями. Создавать новые препараты против антибиотикорезистентных бактерий долго и дорого, поэтому ученые стараются повысить эффективность уже существующих средств. Один из вариантов — смешивание антибиотиков с серебряными или золотыми наночастицами. Благодаря своему размеру наночастицы легко проходят внутрь бактерии и вызывают их гибель, а в комбинации с антибиотиками усиливают эффективность терапии, снижают побочные эффекты и требуемую дозировку.
Проверка антибактериального эффекта комбинации наночастиц и антибиотиков требует много времени и сил. Сначала ученым нужно подобрать выигрышное сочетание, затем синтезировать его и проверить экспериментально. Весь процесс может занять от нескольких месяцев до года.
Фото: Предоставлено пресс-службой ИТМОСхема синергетического скрининга антимикробных наночастиц с использованием машинного обучения, усиленного генетическими алгоритмами
Исследователи создали первую в мире скрининговую платформу, которая предсказывает эффективные комбинации наночастиц и антибиотиков для борьбы с антибиотикорезистентными бактериями. В ее основе лежат модели машинного обучения и генетические алгоритмы — они ускоряют поиск эффективного сочетания с нескольких месяцев до пары дней. Теперь ученые могут не тратить время и материалы на сотни тестов, а сосредоточиться на проверке лучших вариантов.
— Платформа позволяет использовать меньшие дозы как лекарств, так и наночастиц, снижая риск побочных эффектов. Кроме того, теперь бактериям сложнее развить антибиотикорезистентность, так как им придется адаптироваться к двум разным механизмам действия одновременно — влиянию наночастиц и антибиотиков. Наше исследование поможет быстрее подбирать эффективные сочетания для борьбы с мультирезистентными патогенами, опасными для человека, — рассказал аспирант химико-биологического кластера университета ИТМО Сусан Джьякхво.
Справка «Известий»
Анализ данных о смертности в 204 странах с 1990 по 2021 год, который провела коллаборация ученых из разных стран, показал, что более 1 млн человек ежегодно умирали от инфекций, устойчивых к лекарствам, и к 2050-му это число может увеличиться почти до 10 млн.
Как делают новые антибиотики
Для проекта исследователи собрали данные более чем из 100 научных статей за последние 10 лет о том, как действуют антибиотики и наночастицы по отдельности и в комбинации на разные бактерии. Обработанные данные легли в основу обучения модели машинного обучения и генетических алгоритмов. При этом платформа учитывает множество факторов: размер наночастиц, их форму, свойства антибиотика и вид бактерий.
В итоге скрининговая платформа обнаружила несколько новых сочетаний, которые потенциально могут уничтожить опасные для человека и устойчивые к лекарствам бактерии. Например, сальмонеллу энтерику (Salmonella typhimurium), которая вызывает брюшной тиф, диарею, боли и спазмы в желудке, могут победить золотые наночастицы в сочетании с антибиотиком хлорамфеникол. В борьбе с клебсиеллой пневмонии (Klebsiella pneumoniae), провоцирующей пневмонию и другие заболевания дыхательных путей, поможет комбинация серебряных наночастиц и антибиотика амикацин. Причем для уничтожения обоих патогенов потребуется меньше смеси лекарства, чем наночастиц и антибиотика по отдельности, а значит, побочный эффект снизится.
— Мы проверим предсказания платформы в лабораторных экспериментах, проанализируем, как другие большие языковые модели справляются с теми же задачами, и доработаем свою платформу. В перспективе планируем представить ее компаниям, синтезирующим лекарства, и заручиться их поддержкой. Также мне хотелось бы расширить функционал платформы. Сейчас мы собрали данные об устойчивых бактериях, опасных для человека. Если добавить к ним данные о патогенных бактериях для животных и сельскохозяйственных культур, мы можем настроить платформу на поиск комбинаций наночастиц и антибиотиков для лечения новых заболеваний, — отметил Сусан Джьякхво.
Эта разработка действительно ускорит процесс с точки зрения того, что фармакологам не нужно будет придумывать сотни комбинаций, а затем выбирать из них заведомо токсичные и заведомо полезные, отметил врач-инфекционист Инвитро Андрей Поздняков. Искусственный интеллект может всё это сделать сам.
— По сути это сокращает теоретическое время, которое уходит на разработку лекарств на основе наночастиц с антимикробным препаратом. ИИ выбирает лучшие. А дальше проверка занимает столько времени, сколько и раньше. Но сам теоретический поиск становится короче на пару-тройку месяцев, и это хорошо, — сказал он.
Разработка ИТМО — интересный шаг в сторону ускоренного подбора антимикробных комбинаций, рассказал руководитель центра превосходства «Персонифицированная медицина» Казанского (Приволжского) федерального университета, член-корреспондент Академии наук Республики Татарстан Альберт Ризванов.
— Однако важно помнить, что платформа основана на опубликованных данных, где обычно представлены только положительные результаты. Это может снижать точность прогноза. Кроме того, наночастицы и антибиотики, а также их комбинации потенциально токсичны не только для патогенов, но и для нормальной микробиоты. Работа пока носит теоретический характер и требует экспериментальной валидации, — отметил он.
Результаты исследования опубликованы в журнале ACS Applied Materials & Interfaces и поддержаны грантом Министерства науки и высшего образования.