Команда под руководством Джеймса Коллинса из Института медицинской инженерии и науки Массачусетского технологического института (США) сформировала цифровую библиотеку из более чем 36 млн молекул, которых никогда не существовало в лабораториях.
Алгоритмы генеративного ИИ проанализировали их структуру и описали возможную активность против бактерий. Так удалось найти кандидатов, которые не похожи на существующие антибиотики, действующих по новым принципам, сообщает MIT.
Первый метод был направлен на гонококки — возбудители гонореи. Ученые начали с базы из 45 млн химических фрагментов и, используя машинное обучение, отсеяли токсичные и похожие на известные лекарства соединения. Главной находкой стала молекула NG1, которая уничтожила устойчивые к лечению бактерии в лабораторных тестах и в экспериментах на мышах, воздействуя на белок LptA — новую мишень для антибиотиков.
Второй подход был без каких-либо ограничений. ИИ создавал молекулы с нуля, соблюдая только базовые законы химии. Так был найден DN1 — соединение, эффективно уничтожающее опасный больничный штамм стафилококка. Исследование опубликовано в журнале Cell.
По данным Всемирной организации здравоохранения, устойчивость бактерий к антибиотикам ежегодно связана почти с 5 млн смертей. За последние десятилетия большинство новых препаратов были лишь вариациями старых, а значит, бактерии быстро находили к ним защиту. Метод MIT открывает доступ к молекулам, которые человек никогда не проектировал. Исследователи считают, что ИИ теперь способен не только ускорять, но и радикально менять сам процесс поиска лекарств.
Ранее Наука Mail писала, как устойчивый золотистый стафилококк удалось обезвредить с помощью бактерий коров.
