Война с резистентностью: как с помощью ИИ ищут новые виды антибиотиков

Исследователи из MIT с помощью искусственного интеллекта обнаружили новый мощный антибиотик, способный бороться с рядом наиболее опасных бактерий, устойчивых к существующим препаратам. Пока это открытие — самый большой успех нейросетей в поиске новых лекарств от так называемых супербактерий, однако это далеко не первая попытка использовать машинное обучение для обнаружения новых препаратов. «Хайтек» рассказывает, как ИИ помогает снять часть крайне трудоемкой работы с химиков и фармацевтов и почему технологии уже в ближайшее время позволят существенно продлить жизнь человека.

Почему антибиотики работают всё хуже с каждым годом

Смертельно опасные бактерии, устойчивые к пенициллину или более чем 100 различным антибиотикам, уже убивают 700 000 человек каждый год. Согласно прогнозам, к 2050 году устойчивость бактерий к антибиотикам станет причиной смерти более 10 млн людей по всему миру. Это больше, чем число пострадавших от глобальных изменений климата в ближайшие 30 лет, если объем выбрасываемого в атмосферу углекислого газа не будет снижен.

Все микроорганизмы эволюционируют — это касается и бактерий, которые вырабатывают устойчивость к тем или иным препаратам, чтобы выжить. Чем больше антибиотиков мы используем, тем быстрее становится процесс развития резистентности бактерий.

Устойчивость бактерий к антибиотикам развивается в результате злоупотребления ими при лечении заболеваний, которые не требуют использования препаратов такого класса. В России к таким заболеваниям часто относятся простуда и грипп. Другая распространенная причина — прекращение приема антибиотиков до конца курса.

К бактериям, которые уже приобрели устойчивость к подавляющему большинству существующих антибиотиков, относится золотистый стафилококк (MRSA), клостридиум диффициле (С.diff), а также палочка Коха. Они приводят к развитию пневмонии (а также менингита, остеомиелита, эндокардита и сепсиса), псевдомембранозного колита и туберкулеза соответственно.

Эти типы инфекционных заболеваний вызывают серьезные трудности при лечении и часто становятся причиной инвалидности и смерти пациентов. Однако это только половина проблемы — больше всего ученых беспокоит то, что постоянно появляются новые штаммы бактерий, которые не поддаются лечению никакими из существующих антибиотиков.

Антибиотикорезистентность представляет угрозу в любом возрасте — однако наибольшему риску подвергаются люди с различным хроническими заболеваниями, течение которых могут усугубить неподдающиеся лечению заболевания.

Когда антибиотики утрачивают свою эффективность, врачи теряют возможность лечить инфекции и контролировать угрозы здоровью населения. Это делает появление супербактерий крайне важным для здравоохранения в целом — большинство возможностей современной медицины зависит от способности бороться с инфекциями, которые могут возникнуть в результате пересадки органов, суставов, лечения рака и хронических заболеваний, таких как диабет, астма и ревматоидный артрит.

Если врачи лишаются этого инструмента, почти все достижения современной медицины оказываются бесполезны. Поэтому устойчивость бактерий к антибиотикам является одной из самых актуальных проблем общественного здравоохранения в мире.

Сколько антибиотиков известно на данный момент

За последние десятилетия ученые разработали очень мало новых антибиотиков, и большинство из недавно одобренных лекарств являются слегка отличающимися вариантами уже существующих.

Найти химические вещества, которые убивают бактерии, очень просто — но в сотни раз сложнее найти средства, которые будет нетоксичны для человека. Это настолько сложно, что последний новый класс антибиотиков для лечения пациентов, зараженных наиболее устойчивыми грамотрицательными супербактериями, был обнаружен в 1962 году.

По состоянию на январь 2020 года, ученые ведут клиническую разработку 50 новых антибиотиков. Однако большинство из них, как показывают испытания, менее эффективны по сравнению с существующими антибактериальными препаратами, а также ограничены узким спектром химического разнообразия.

Проблема заключается в том, что сейчас разработка новых антибиотиков — очень дорогой и длительный процесс, который может занять несколько лет исследований. Существующие методы скрининга новых препаратов часто непомерно дороги, требуют значительных временных затрат и обычно ограничены узким спектром химического разнообразия.

Сейчас предпринимаются многочисленные шаги по снижению резистентности, однако необходимо, чтобы страны и фармацевтическая промышленность активизировали свою деятельность и обеспечили устойчивое финансирование для инновационных лекарств.

Тедрос Гебреесус, глава ВОЗ

Этот процесс начинается с выявления организмов, которые потенциально могут содержать новый вид антибиотиков. Ученые фактически вручную перебирают сотни тысяч вариантов — только на этом этапе процесс может растянуться на годы. Когда подходящий антибиотик найден, исследователи изучают его химический состав и тестируют на взаимодействие с известными видами бактерий. Затем, если препарат успешно прошел испытания на животных, он может быть одобрен для клинических испытаний на людях и в конце концов разрешен для массового использования.

Как в этом процессе помогают нейросети

ИИ пока только начинает использоваться в биологии и медицине и, как и в других областях, сталкивается с серьезной проблемой — недостатком качественных данных. Чтобы преодолеть это ограничение и ускорить разработку новых лекарств с помощью алгоритмов, исследователям приходится идти на различные хитрости.

Пока самого большого успеха в этой области достигли ученые из Массачусетского технологического университета (MIT). В новой статье, опубликованной в журнале Cell, исследователи описывают искусственный интеллект, который смог проверить несколько миллионов кандидатов в антибиотики — и найти среди них действительно эффективный препарат.

ИИ обучался на данных, описывающих 2,33 тыс. молекул, эффект которых при взаимодействии с кишечной палочкой был хорошо известен ученым. В датасет входили данные о химической структуре каждой молекулы, записанные в виде чисел. Главной задачей нейросети во время тренировки было обнаружение «мотивов», отвечающих за антимикробное действие тех или иных молекул.

Проверив результаты работы ИИ, ученые открыли ему доступ к библиотеке с данными о нескольких миллионах молекул, информация о химическом составе которых была записана в том же виде. Авторы исследования отмечают, что большинство их них никогда не исследовалось на антибактериальное действие.

В результате ученым удалось обнаружить по крайней мере одно сильнодействующее вещество, об антибактериальном эффекте которого до сих пор не было известно. Речь идет о галицине — ингибиторе ферментов киназы. Испытания показали, что он эффективен против широкого спектра бактерий, в том числе резистентных к большинству существующих антибиотиков.

Галицин, по данным ученых, способен изменять чувствительность клеточной мембраны бактерий к изменению кислотности среды. Эти изменения оказываются несовместимы с жизнедеятельность бактерий, и они погибают под действием вещества. Исследователи отмечают, что ранее этот ингибитор никогда не использовался в качестве средства для борьбы с бактериями.

Речь в исследовании идет не о создании нового антибиотика, готового к испытаниям на животных, а лишь об обнаружении нового вещества, способного эффективно бороться с резистентными к существующим препаратам бактериями. То же касается и восьми других категорий соединений, которые обнаружила нейросеть. Все они потенциально могут обладать антибактериальными свойствами.

Что будет дальше?

Несмотря на то, что это не первый пример успешного использования нейросетей в процессе поиска новых антибиотиков (другие работы опубликованы, например, здесь и здесь), ученые добились действительно впечатляющего результата. Их работа демонстрирует, что развития нейросетей на текущем уровне достаточно, чтоб находить антимикробные агенты среди самых разных соединений.

Дело в том, что более половины соединений, на которые указала нейросеть, уже известны ученым своим антибактериальным действием.

Авторы работы отмечают, что хотя такие результаты выглядят впечатляюще, в ходе дальнейших исследований предстоит столкнуться с множеством трудностей. В первую очередь речь идет о более качественных наборах данных и отказе от сравнения характеристик с уже известными антибиотиками — именно к этому методы ученые прибегли в ходе обучения нейросети. Такой подход ограничивает возможности нейросети по поиску совершенно новых классов антибиотиков, признают исследователи.

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Читайте также

Первая полоса
Физики придумали, как раскрыть тайну темной материи
Космос
Ученые рассказали, как экстремальный холод влияет на сон
Наука
Марсианский метеорит раскрыл тайны воды на Красной планете
Космос
Хакеры удаленно взломали компьютер, используя соседний Wi-Fi
Новости
«Уэбб» заснял три огромные «невозможные» галактики
Космос
Телескоп запечатлел столкновение галактик на скорости 3,2 млн км/ч
Космос
Укус вместо укола: создана вакцина от малярии, распространяемая комарами
Наука
Физики определили форму отдельного фотона
Наука
Создатели ChatGPT планируют выпустить собственный браузер
Новости
Плотность промышленных роботов в мире удвоилась за семь лет
Новости
В Гибралтаре нашли «фабрику», на которой неандертальцы варили клей
Наука
Nvidia раскрыла, какие товары компании будут в дефиците и когда
Новости
Посмотрите на первое в истории фото звезды из другой галактики
Космос
Чрезвычайно молодую планету нашли у звезды с «кривым» диском
Космос
Предложен способ навигации дронов без GPS: по «отпечаткам рельефа»
Новости
Ученые раскрыли тайну гигантских черных дыр ранней Вселенной
Космос
Microsoft и Atom Computing выпустят коммерческий квантовый компьютер в 2025 году
Новости
Создан робот-голубь, который летает как настоящая птица
Наука
На страницах тысячелетнего Голубого Корана нашли скрытый текст
Наука
Уязвимость ИИ: типы атак LLM-injection и способы защиты от них
Технологии