Антибиотикорезистентность — одна из главных угроз современной медицины. Бактерии эволюционируют и учатся противостоять лекарствам, что ставит под угрозу эффективность лечения инфекций. Чтобы понять масштаб проблемы, можно провести аналогию с физикой. Существует знаменитая «задача трёх тел» — рассчитать гравитационное взаимодействие трёх объектов. В общем виде она не решается из-за хаотичности, но для частных случаев, вроде движения планет, решения найдены. Аналогично, взаимодействие двух заряженных частиц описывается простой формулой Кулона.
Учёные давно мечтали, зная фундаментальные законы физики, просчитать поведение молекул, белков и клеток, чтобы понять и «починить» биологические системы. Однако, как и в задаче трёх тел, расчёт взаимодействия миллионов атомов в реальном времени оказывается невероятно сложным. Поэтому биология долго развивалась методом проб и ошибок — дорогим и медленным.
Безграмотное использование антибиотиков привело к тому, что бактерии стали быстро к ним приспосабливаться. По данным ВОЗ, только в ЕС в 2021 году было зафиксировано свыше 670 тысяч случаев заражения устойчивыми бактериями, 33 тысячи из которых закончились смертью. В мировом масштабе к 2025 году от таких инфекций ежегодно умирает около 5 миллионов человек. Если тенденция сохранится, к 2050 году эта цифра может превысить 10 миллионов, сделав антибиотикорезистентность смертельнее рака.
Уже появились супербактерии, такие как Neisseria gonorrhoeae и устойчивый к метициллину золотистый стафилококк (MRSA), против которых почти нет работающих препаратов. Разработка новых антибиотиков — процесс долгий, дорогой и экономически невыгодный для фармкомпаний, так как цены на такие лекарства обычно невысоки. В год появляется около 30 новых препаратов, но большинство — лишь модификации старых, к которым резистентность развивается за 2-3 года.
Когда решил сэкономить на науке
Нейросети как новый инструмент в борьбе с резистентностью
Пока государства медлят с решением глобальной проблемы, наука предлагает революционный подход. Ключевую роль в поиске принципиально новых антибиотиков начинают играть не нейросети общего назначения вроде ChatGPT, а узкоспециализированные модели.
Именно такой проект — Antibiotics-AI — запустили исследователи из Массачусетского технологического института (MIT). Их цель к 2027 году найти лекарства против семи самых опасных устойчивых бактерий, включая кишечную палочку, синегнойную палочку и туберкулёзную палочку.
Хотя просчитать взаимодействие всех молекул вручную невозможно, они подчиняются строгим физическим законам. Нейросети же исключительно хорошо умеют находить скрытые закономерности в огромных массивах данных. Учёные «скормили» модели информацию о законах физики, механизмах работы молекул, строении бактерий и формулах существующих лекарств. Для одного из исследований была создана библиотека из 45 миллионов возможных химических фрагментов.
В результате нейросеть сгенерировала тысячи перспективных молекулярных структур. Из них вручную и с помощью алгоритмов отобрали несколько самых эффективных и наименее токсичных кандидатов, которые затем синтезировали в лаборатории.
Как-то так: генерируем, синтезируем, а потом испытываем наиболее перспективные
Испытания в чашках Петри и на животных моделях показали, что новые соединения успешно уничтожают такие патогены, как устойчивая Neisseria gonorrhoeae и MRSA. Важнее всего то, что эти вещества атакуют ранее неизвестную мишень в бактериальной клетке. Это значит, что у бактерий нет готовых механизмов защиты, и для выработки резистентности к таким антибиотикам им потребуется много времени и усилий.
На следующем этапе нейросеть ограничили только фундаментальными законами физики, без оглядки на существующие лекарства. Это позволило получить и синтезировать 6 совершенно новых соединений, которые вряд ли были бы обнаружены традиционными методами.
Почему это прорыв?
Главная ценность подхода — в его «виртуальности». Основная работа по поиску и первичному отбору ведётся в цифровой среде, что радикально сокращает время и стоимость разработки. Чем мощнее нейросеть и чем больше данных она обработает, тем точнее будут её предсказания.
Кроме того, искусственный интеллект способен находить уязвимые точки (мишени) в бактериях, на которые не действуют текущие антибиотики. Это открывает путь к созданию лекарств нового поколения, эффективных против супербактерий.
Таким образом, сценарий массового вымирания от неизлечимых инфекций становится маловероятным. В будущем, как только бактерии адаптируются к одному препарату, нейросети смогут относительно быстро найти следующую уязвимость и предложить новое решение. Наука, вооружённая искусственным интеллектом, даёт человечеству мощный инструмент для постоянного опережения в этой вечной гонке вооружений с микромиром.
P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):
Вот тут про молекулярную биологию, медицину и новые исследования: https://t.me/nextmedi;
Мой личный, куда сваливается наука и всякое гиковское: https://t.me/deeplabscience.
Больше интересных статей здесь: Производство.
Источник статьи: Как нейросети борются с антибиотикорезистентностью.