Това се случва с помощта на AI
Използването на изкуствен интелект се оказва революционен фактор, когато става дума за медицината. Сега технологията помага на учените да открият първите нови антибиотици от 60 години насам. Новият клас антибиотици са предназначени за устойчивите на лекарства Staphylococcus aureus (MRSA) бактерии.
Откриването на новото съединение, което може да убие устойчива към лекарства бактерия, която засяга хиляди хора по света всяка година, може да се окаже повратна точка в борбата срещу антибиотичната резистентност. Работата на учените осигурява рамка, която е ефективна във времето и ресурсите. Тя е механично проницателна, от гледна точка на химическата структура, по начини непознати до този момент.
AI променя играта за разработване на лекарства
Екипът зад проекта използва модел за дълбоко обучение, за да предвиди активността и токсичността на новото съединение. Методът включва използването на изкуствени невронни мрежи за автоматично обучение и представяне на функции от данни без изрично програмиране.
Той все по-често се прилага при откриването на лекарства, за да се ускори идентифицирането на потенциални кандидати за такива. С негова помощ се предвиждат техните свойства и се оптимизира процеса на разработването им.
В този случай изследователите се фокусират върху резистентния към метицилин Staphylococcus aureus (MRSA). Инфекциите с MRSA могат да варират от леки кожни зарази до по-тежки и потенциално животозастрашаващи състояния като пневмония и инфекции на кръвния поток. Почти 150 000 инфекции с MRSA се случват всяка година в Европейския съюз.
Екипът от изследователи използва екстензивно разширен модел за дълбоко обучение, позовавайки се на разширен набор от данни. За да се създадат данните за обучение, приблизително 39 000 съединения са оценени за тяхната антибиотична активност срещу MRSA. Впоследствие както получените данни, така и подробности относно химичните структури на съединенията са въведени в модела.
Бъдещето на фармацевтиката
За да прецизират избора на потенциални лекарства, изследователите са използвали три допълнителни модела за дълбоко обучение. Тези модели са обучени да оценяват токсичността на съединенията върху три различни типа човешки клетки.
Чрез интегриране на тези прогнози за токсичност с предварително определената антимикробна активност, изследователите откриват съединения, способни ефективно да се борят с микробите с минимално увреждане на човешкото тяло.
С помощта на този набор от модели са проверени приблизително 12 милиона съществуващи съединения. Моделите идентифицират съединения от пет различни класа, категоризирани въз основа на специфични химични подструктури в молекулите, които показват прогнозирана активност срещу MRSA.
Впоследствие учените тестват около 280 от тези съединения срещу MRSA в лабораторни условия. Това идентифицира двама обещаващи кандидати за антибиотици от същия клас.
