Исследователи из Университета Массачусетса в Амхерсте предложили сразу два инструмента, которые могут ускорить разработку новых препаратов против туберкулеза. Болезнь остается самой смертоносной инфекцией, вызываемой одним возбудителем. По данным Всемирной организации здравоохранения, в 2024 году заболевание унесло жизни около 1,23 миллиона человек. Методы лечения развиваются медленно из-за необычной клеточной оболочки бактерии Mycobacterium tuberculosis, через которую большинству антибиотиков трудно проникнуть.
В отличие от большинства известных микроорганизмов, возбудитель туберкулеза защищен сразу двумя мембранами. Причем внешняя имеет уникальное строение и практически не пропускает многие антибиотики и другие лекарственные соединения. До недавнего времени ученым приходилось проверять потенциальные препараты по одному, чтобы понять, смогут ли они преодолеть этот барьер.
В 2023 году команда под руководством микробиолога Слоан Зигрист представила технологию PAC-MAN (Peptidoglycan Accessibility Click-Mediated Assessment). Она позволяет одновременно тестировать большое количество химических соединений и быстро определять, какие из них способны проникнуть внутрь бактерии. Однако даже этого оказалось недостаточно для поиска лучших кандидатов среди миллионов возможных молекул.
Следующим шагом стало подключение специалистов по искусственному интеллекту. Команда под руководством профессора Анны Грин разработала нейронную сеть MycoPermeNet, которую обучили на данных, собранных системой PAC-MAN. Алгоритм анализирует химическую структуру молекулы и прогнозирует, сможет ли она пройти через защитную оболочку бактерии. Более того, модель определяет свойства, которые помогают соединению проникнуть внутрь клетки.
Во время исследования ученые обнаружили закономерность: характеристики, позволяющие веществам преодолевать микомембрану, напрямую связаны с их способностью уничтожать возбудителя туберкулеза. По словам Анны Грин, искусственный интеллект помогает понять, почему одни молекулы проходят через защитный барьер, а другие остаются снаружи.
Использование PAC-MAN вместе с нейросетью позволяет значительно сократить время поиска перспективных лекарств. Теперь исследователям не нужно последовательно проверять огромное количество соединений в лаборатории. Искусственный интеллект способен заранее отобрать наиболее перспективные кандидаты, а ученым остается подтвердить прогноз экспериментально.
Авторы исследования считают, что такой подход поможет быстрее создавать новые препараты против туберкулеза — инфекции, которая продолжает ежегодно уносить более миллиона жизней и становится все более устойчивой к существующим антибиотикам. Работу поддержали Национальные институты здравоохранения США, Институт прикладных наук о жизни Университета Массачусетса и Фонд Билла и Мелинды Гейтс.
Также недавно российские ученые нашли способ повысить эффективность одного из препаратов от туберкулеза.