Нейронная сеть нашла неизвестный ранее сильнейший антибиотик

Нейронную сеть для поиска антибиотиков разработали ученые из Массачусетского технологического института, сообщается 20 февраля на сайте учебного заведения.

По информации исследователей, искусственный интеллект уже нашел сильный антибиотик, способный бороться с устойчивыми к лечению бактериями.

Машинное обучение нейросети проходило на кишечной палочке с помощью примерно 2500 веществ, имеющих антибактериальные свойства. Среди них были как известные антибиотики, так и вещества различного происхождения, которые проявляют широкий спектр биологической активности.

После обучения нейросети было предложено исследовать 6000 лекарственных соединений. Искусственный интеллект выбрал одну молекулу, которую раньше рассматривали как средство от диабета, и предсказал ее антибактериальные свойства.

Ученые проверили найденные препарат на нескольких десятков штаммов бактерий и обнаружили, что лекарство способно убивать многих из них, в том числе устойчивых к лечению Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii и Mycobacterium tuberculosis.

Также ученые проверили препарат на мышах, зараженных бактерией Acinetobacter baumannii, обнаруженной у зараженных американских солдат в Ираке и Афганистане и устойчивой ко всем ранее известным антибиотикам. В результате лечения мыши полностью очистились от инфекции за 24 часа.

Найденный препарат ученые назвали халицин (halicin) в честь компьютера HAL 9000 из фантастического фильма Стэнли Кубрика «Космическая одиссея 2001». Исследователи планируют проводить дальнейшие испытания препарата с целью создания на его основе лекарства для широкого использования.

После обнаружения халицина ученые предложили нейросети исследовать более 100 млн молекул из онлайн-базы данных молекул ZINC15. В результате скрининга нейросеть выявила 23 потенциальных антибиотика. Лабораторные исследования обнаружили, что восемь из них действительно проявляют антибактериальную активность, а два — особенно сильные.

«Эта революционная работа знаменует собой изменение парадигмы в области открытия антибиотиков и в области открытия лекарств в целом», — прокомментировал работу Рой Кишони, профессор биологии и информатики Израильского технологического института. «Этот подход позволит использовать глубокое обучение на всех этапах разработки антибиотиков, от открытия до повышения эффективности», — добавил ученый.