ИИ совершил революцию в открытии антибиотиков — от пенициллина до галицина
Исследователи Массачусетского технологического института определили мощный антибиотик, обучив глубокую нейронную сеть.
Вероятно, каждому не понаслышке знаком пенициллин — тот самый антибиотик, который, как ни странно, спас 12–15% жизней от инфицированных ран во время Второй мировой войны. С момента своего открытия в 1928 году шотландским ученым Александром Флемингом он уже почти 100 лет помогает людям бороться с болезнями, вызываемыми бактериальными инфекциями. Невозможно подсчитать, сколько миллионов жизней он спас.
Однако, просуществовав на Земле пару миллиардов лет, бактерии достаточно умны, чтобы избежать этой атаки, выработав устойчивость к лекарствам после широкого применения пенициллина. Помимо проблемы резистентных инфекций, пенициллин действует не на все бактерии и может вызывать тяжелые аллергические реакции примерно у 10% населения. Поэтому ученые интенсивно разрабатывают другие антибиотики для лечения инфекций в надежде найти новые антибиотики с более широким спектром действия, лучшей переносимостью и безопасностью.
Но как мы можем открывать новые антибиотики?
Традиционный подход
Исторически сложилось так, что ученые в основном проверяли природные источники, такие как плесень, микробы, живущие в почве, и растительные экстракты, чтобы идентифицировать химические вещества, обладающие антибиотическими свойствами. С развитием синтетической химии современный подход к открытию антибиотиков включает в себя скрининг библиотеки, которая может состоять из десятков и сотен тысяч синтетических соединений помимо природных химических веществ и полусинтетических производных каркасов с известными антибактериальными эффектами. Общий рабочий процесс описан ниже.
Однако, как отмечают некоторые исследователи Массачусетского технологического института в своей недавней опубликованной статье в Cell — одном из самых престижных журналов в области наук о жизни, в традиционном подходе есть несколько заметных недостатков, которые мешают прорывному открытию новых антибиотиков.
- Проблема дерепликации. Дерепликация — это процесс, который устраняет уже изученные ранее активные вещества. Различные экраны обнаружения антибиотиков из этих химических библиотек выявляют одни и те же молекулы.
- Больше химических веществ, больше неудач. Высокопроизводительный скрининг химических библиотек из миллионов молекул, полученных в результате синтетической инженерии, не дал никаких новых клинических антибиотиков с момента его внедрения в 1980-х годах. Молекулы в этих библиотеках не только ограничены в химическом разнообразии, но и стоимость проведения этих скринингов непомерно высока.
ИИ-подход
В свете этих недостатков традиционного подхода исследователи из Массачусетского технологического института воспользовались преимуществами резкого развития искусственного интеллекта (ИИ) для открытия новых антибиотиков с потенциальным клиническим применением. На следующей диаграмме показано, как работает этот подход ИИ.
В частности, эти исследователи впервые создали обучающий набор молекул, способных ингибировать рост обычных бактерий E. кишечная палочка. Они дополнили свою модель, указав молекулярные особенности, оптимизировав гиперпараметры и объединив, что привело к окончательной глубокой нейронной сети посредством итеративного переобучения модели. По сравнению с традиционным подходом, этот подход ИИ позволил исследователям провести аналитический скрининг более ста миллионов химических веществ, многие из которых имеют молекулярную структуру, отличную от известных антибиотиков. Количество проверенных химикатов примерно в 100 раз больше, чем может быть достигнуто с помощью обычного подхода, который намного дороже в таком крупном масштабе.
Используя эту модель, эти исследователи смогли обнаружить ингибитор киназы, первоначально названный SU3327 в Центре перепрофилирования лекарств, который они переименовали в галицин. Они обнаружили, что галицин проявляет антибиотическое действие широкого спектра действия (то есть убивает широкий спектр бактерий) у мышей, что говорит о том, что он может быть многообещающим кандидатом в лекарство с возможной клинической применимостью. Из базы данных ZINC15 исследователи определили 23 химических вещества-кандидата, и 8 из них проявляли антибактериальную активность, причем два из них были особенно сильными.
Заключительные мысли
Наша жизнь зависит от антибиотиков, особенно с учетом того, что в результате эволюции многие виды бактерий получили штаммы, устойчивые к антибиотикам. Таким образом, крайне важно открывать новые антибиотики для дальнейшего расширения нашего арсенала антибиотиков. Этот подход ИИ произвел революцию в открытии антибиотиков, позволяя ученым быстро проверять гораздо больше химических веществ со значительно более высокой точностью прогнозирования. Как и в случае с галицином, с помощью этого подхода ИИ будет открыто больше антибиотиков.
Я верю, что скоро мы увидим, что халицин и другие антибиотики, открытые ИИ, можно использовать в клинической практике.
