AI допомагає створювати антибіотики для резистентних бактерій
Серед багатьох мікроорганізмів одними з найнебезпечніших для людини є антибіотикорезистентні бактерії. Можливо, невдовзі ситуація зміниться: вчені Університету Макмастера та МІТ використовують AI для пошуку нових ефективних антибіотиків.
Для розв’язання такої актуальної проблеми медицини, як створення антибактеріальних препаратів для боротьби з резистентними до медикаментів мікроорганізмами, об’єдналися дослідники Університету Макмастера (Канада) та Массачусетського технологічного інституту (США). Вони використовують AI для пошуку молекул, які здатні знищувати резистентних збудників важких, а нерідко й смертельних захворювань.
Джонатан Стоукс, доцент кафедри біохімії та біомедичних наук Університету Макмастера. Джерело: https://brighterworld.mcmaster.ca
У центрі уваги дослідників опинилася бактерія Acinetobacter baumannii. Вона визнана ВООЗ одним із найнебезпечніших у світі мікроорганізмів, резистентних до медикаментів. Здебільшого бактерія зустрічається у медичних закладах. Через особливості життєдіяльності збудник не гине від загальноприйнятих методів обробки та набуває множинної лікарської стійкості.
Маючи здатність тривалий час зберігатися на поверхнях та збирати ДНК збудників інших видів, A. baumannii вражає важкохворих та ослаблених пацієнтів клінік. Бактерія спричиняє ранові інфекції, пневмонію, менінгіт, сепсис, урологічні та інші захворювання з високим відсотком летальних наслідків.
Пошук нових антибіотиків проти A. baumannii виявився складним завданням для традиційних підходів до скринінгу. На щастя, методи машинного навчання дають змогу швидко досліджувати хімічний простір, збільшуючи можливість виявлення нових антибактеріальних молекул, — зазначено у статті на сторінках наукового видання Nature Chemical Biology.
Провідний автор статті — Джонатан Стоукс, доцент кафедри біохімії та біомедичних наук Університету Макмастера. Він проводив дослідження спільно з Джеймсом Дж. Коллінзом, професором медичної інженерії та науки в МІТ, і аспірантами Макмастерського університету — Гері Лю та Денізом Катакутаном.
Вчені перевірили майже 7500 молекул на наявність частинок, здатних інгібувати зростання A. baumannii in vitro (у пробірці, поза живим організмом). Потім вони використали отримані дані для навчання нейронної мережі та створення структурно нових молекул, здатних пригнічувати бактерію. У процесі комп’ютерного моделювання (in silico) вони отримали абауцин — антибіотик вузького спектра дії, який має активність тільки щодо A. baumannii.
На думку авторів статті, ізольований вплив абауцину робить його перспективним засобом. Річ у тім, що антибіотики широкого спектра дії втрачають свою ефективність через адаптацію мікроорганізмів. Ще один істотний недолік цих препаратів — знищення не тільки збудників захворювань, а й корисних бактерій мікрофлори кишківника. Це призводить до заселення органу хвороботворними мікроорганізмами та виникнення серйозних інфекцій. Прицільна дія абауцину зменшує шанси A. baumannii розвинути резистентність до медикаментів та запобігає можливим ускладненням.
Методи штучного інтелекту дають нам змогу значно збільшити швидкість відкриття нових антибіотиків, і ми можемо зробити це з меншими витратами. Це важливий шлях пошуку нових антибіотиків, — упевнений Стоукс.
