Искусственный интеллект помог открыть новый класс антибиотиков, способных лечить инфекции, вызванные устойчивыми к лекарствам бактериями. Это может помочь в борьбе с устойчивостью к антибиотикам, которая стала причиной гибели более 1,2 миллиона человек в 2019 году, и ожидается, что в ближайшие десятилетия эта цифра вырастет.
Испытания на мышах показали, что новые соединения антибиотиков оказались многообещающими для лечения как метициллин-резистентного золотистого стафилококка (MRSA), так и ванкомицин-резистентного энтерококка – бактерии, у которой развилась устойчивость к препарату, обычно используемому для лечения инфекций MRSA.
«Наши модели ИИ говорят нам не только о том, какие соединения обладают избирательной антибиотической активностью, но и почему, с точки зрения их химической структуры», — говорит Феликс Вонг из Института Броуда Массачусетского технологического института и Гарварда в Массачусетсе.
Вонг и его коллеги намеревались показать, что открытие лекарств под управлением ИИ может выйти за рамки определения конкретных целей, с которыми могут связываться молекулы лекарств, и вместо этого предсказать биологический эффект целых классов лекарствоподобных соединений.
Сначала они проверили воздействие более чем 39 000 соединений на золотистый стафилококк и три типа клеток человека из печени, скелетных мышц и легких. Результаты стали обучающими данными для моделей искусственного интеллекта, позволяющими изучать закономерности в химических атомах и связях каждого соединения. Это позволило ИИ предсказать как антибактериальную активность таких соединений, так и их потенциальную токсичность для клеток человека.
Затем обученные модели искусственного интеллекта проанализировали 12 миллионов соединений с помощью компьютерного моделирования, чтобы найти 3646 соединений с идеальными свойствами, подобными лекарствам. Дополнительные расчеты выявили химические субструктуры, которые могли бы объяснить свойства каждого соединения.
Сравнивая такие субструктуры в различных соединениях, исследователи определили новые классы потенциальных антибиотиков и в конечном итоге обнаружили два нетоксичных соединения, способных убивать как MRSA, так и устойчивые к ванкомицину энтерококки.
Наконец, исследователи использовали эксперименты на мышах, чтобы продемонстрировать эффективность этих соединений в лечении инфекций кожи и бедер, вызванных MRSA.
Было обнаружено лишь несколько новых классов антибиотиков, таких как оксазолидиноны и липопептиды, которые хорошо действуют как против MRSA, так и против энтерококков, устойчивых к ванкомицину, и устойчивость к таким соединениям растет, говорит соавтор исследования Джеймс Коллинз из Института Броуда.
«Наша работа выявила новый класс антибиотиков, один из немногих за 60 лет, который дополняет другие антибиотики», — говорит он.
Исследователи начали использовать этот подход, управляемый искусственным интеллектом, для разработки совершенно новых антибиотиков и открытия других новых классов лекарств, таких как соединения, которые избирательно убивают стареющие, поврежденные клетки, участвующие в таких заболеваниях, как остеоартрит и рак.
Европе и НАТО в целом остро не хватает вооружений, и этим немедленно воспользовался Израиль. Поставк...
Исследование, проведенное в Японии, выявило потенциальные гены, отвечающие за кошачье мурлыканье, и ...
Этот сайт использует файлы «cookie» с целью повышения удобства его использования. Во время посещения сайта вы соглашаетесь с тем, что мы обрабатываем ваши персональные данные с использованием сервиса «Яндекс. Метрика». Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности.
Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций
(Роскомнадзор). Реестровая запись от 07.06.2022 серия ЭЛ № ФС 77 – 83392. При использовании, полном или частичном
цитировании материалов planet-today.ru активная гиперссылка обязательна. Мнения и взгляды авторов не всегда совпадают с
точкой зрения редакции. На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии
предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей
сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)".