Искусственный интеллект обнаружил новые антибиотики

Как говорится в статье, опубликованной 20 февраля в научном журнале Cell, на которую ссылается "КоммерсантЪ ", нейронной сети, созданной учеными из MIT,  удалось обнаружить девять новых антибиотиков, проанализировав базу данных химических соединений.

Среди находок ученых из MIT отдельно отмечается молекула, получившая название халицин — в честь системы искусственного интеллекта HAL из фильма «2001 год: Космическая одиссея». Халицин оказался в состоянии уничтожить бактерии, вызывающие туберкулез, псевдомембранозный колит, а кроме того, энтеробактерии и акинетобактерии Баумана, которые поражают организм с низким иммунитетом, приводят к инфекционным заболеваниям и зачастую к смерти больного. Всемирная организация здравоохранения относит их к особо опасным — они плохо поддаются лечению и устойчивы ко всем видам ныне использующихся в медицине антибиотиков.

Это один из мощнейших антибиотиков из всех, что удавалось обнаружить до сегодняшнего дня,— заявил биоинженер и один из авторов исследования Джеймс Коллинс.— У него удивительная способность противодействия широкому спектру патогенов, устойчивых к нынешним антибиотикам».

Халицин уже протестирован в лабораторных условиях на мышах. Мазь с халицином полностью излечила мышей от инфекции, вызванной акинетобактерией Баумана, всего за сутки. В общей сложности, как выяснили ученые, халицин способен уничтожить 35 мощных бактерий.

То, что удалось сделать ученым MIT,— настоящий прорыв. И не только потому, что для поиска антибиотика впервые был успешно использован искусственный интеллект. Новые классы антибиотиков ученым не удавалось найти более 30 лет. Что, как отмечают авторы самого исследования, поставило человечество на грань глобальной катастрофы. Без открытия новых антибиотиков, cогласно исследованию британского экономиста Джима О’Нила, к 2050 году от инфекционных заболеваний будут умирать по 10 млн человек в год.

«Мы хотели разработать платформу, которая позволила бы нам использовать возможности искусственного интеллекта»,— приводятся слова господина Коллинса на сайте MIT. Группа ученых и студентов, которую он создал, разработала программу для машинного обучения, способную анализировать молекулярную структуру соединений и отбирать те молекулы, которые соответствуют необходимым критериям. Среди таковых, например, была задана способность убивать бактерии кишечной палочки. Сама идея создания такого алгоритма для искусственного интеллекта не нова, однако группе ученых из MIT первой удалось создать модель с достаточно точными критериями отбора.

Для обучения нейросети был предложен набор из 2335 молекул, включая около 1700 лекарственных препаратов, одобренных Управлением по контролю над продуктами и лекарствами США.

После этого нейросети предложили просканировать несколько библиотек химических соединений, в которых насчитывается более 107 млн молекул, для обнаружения тех, которые в теории могут соответствовать необходимым требованиям. Нейросетью были обнаружены 23 молекулы, подходящие под заданные параметры. Из них ученые отобрали девять, в том числе халицин.

Такой метод поиска новых антибиотиков гораздо эффективнее и дешевле, чем традиционные методы, использовавшиеся до сих пор в медицине. «Модель машинного обучения может исследовать большие количества молекулярных структур, что может быть чрезмерно дорого для традиционных экспериментальных подходов,— отмечает профессор Регина Барзилай, также участвовавшая в исследовании.— Впрочем, все еще остается вопрос, действительно ли инструменты на машинном обучении способны делать что-то осмысленное в здравоохранении и как мы можем довести эти инструменты до рабочих механизмов во всей фармацевтической индустрии».

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!