AI znalazła potężny antybiotyk

Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego naukowcom udało się odnaleźć nowy, silny antybiotyk. Testy laboratoryjne przeprowadzone przez specjalistów z MIT wykazały, że lekarstwo radzi sobie z opornymi drobnoustrojami powodującymi m.in. sepsę. Niezwykłą cząsteczkę wcześniej badano jako potencjalny lek na cukrzycę.

Nowy antybiotyk

Naukowcom z Institute for Medical Engineering and Science (IMES) na prestiżowej uczelni technicznej MIT udało się zidentyfikować wcześniej nieznany, potężny antybiotyk. – Chcieliśmy stworzyć platformę, która pozwoliłaby nam wykorzystać moc sztucznej inteligencji do wejścia w nową erę odkrywania antybiotyków – powiedział profesor James Collins z IMES. – Nasze podejście ujawniło tę niesamowitą cząsteczkę, która jest prawdopodobnie jednym z najpotężniejszych antybiotyków, jakie zostały kiedykolwiek odkryte – dodaje naukowiec.

To świetna wiadomość z co najmniej kilku powodów. Po pierwsze, w ciągu ostatnich kilku dziesięcioleci opracowano znikomą liczbę nowych antybiotyków, zwykle ograniczając się do tworzenia nieco zmienionych wariantów już istniejących leków. Główną przyczyną takiego stanu rzeczy są ogromne koszta badań, które należy przeprowadzić przed wprowadzeniem lekarstwa na rynek, a także związany z tym czas.

Po drugie, poważnym problemem jest wciąż rosnąca odporność na antybiotyki. – Stoimy w obliczu narastającego kryzysu związanego z odpornością na antybiotyki – mówi Collins. – Tę sytuację generuje zarówno rosnąca liczba patogenów uodparniających się na istniejące leki, jak i słabość przemysłu biotechnologicznego i farmaceutycznego w odkrywaniu nowych preparatów – dodaje.

Po trzecie wreszcie, spektakularny sukces sztucznej inteligencji na tym polu może poprowadzić do kolejnych wielkich odkryć.

Oferty pracy z

Machine learning a leki

Odnalezienie potężnego leku było możliwe dzięki współpracy profesora Collinsa z profesorem Tommim Jaakkolą z MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, który wraz z zespołem pracował nad odpowiednimi modelami uczenia maszynowego, które zostały wyszkolone do analizy struktur molekularnych związków i łączenia ich z konkretnymi cechami, takimi jak np. zdolność do niszczenia bakterii.

Do systemu wprowadzono dane dotyczące około 1700 znanych leków i 800 naturalnych produktów. Następnie komputerowy model przetestował zbiór zawierający około 6000 związków chemicznych. W wyniku przeprowadzonych operacji system wybrał jedną molekułę wykazującą wyjątkowo silną aktywność antybakteryjną, a jednocześnie strukturę chemiczną znacznie różniącą się od tej istniejących antybiotyków i niską toksyczność dla komórek ludzkich.

Nowo odkryta cząsteczka nazwana hialicyną już wcześniej była brana pod uwagę jako potencjalny lek na cukrzycę. Naukowcy przetestowali ją na kilkudziesięciu szczepach wyizolowanych bakterii hodowanych w laboratoriach i doszli do wniosku, że jest w stanie poradzić sobie z wieloma lekoopornymi drobnoustrojami, w tym bardzo groźnymi bakteriami wywołującymi sepsę, gruźlicę i ostre formy biegunki.

Źródło: rp.pl, biotechnologia.pl. Zdjęcie główne artykułu pochodzi z unsplash.com.