Искусственный интеллект уже способен обрабатывать огромные объёмы данных для выявления перспективных новых антибиотиков среди существующих соединений. Теперь исследователи показали, что генеративные модели ИИ могут изобретать антимикробные пептиды (АМП) с нуля.
«Мы используем те же алгоритмы ИИ, которые генерируют изображения, но адаптируем их для создания новых мощных молекул», — говорит профессор Пранам Чаттерджи из Университета Пенсильвании в США.
Чаттерджи и его коллеги разработали модель AMP-Diffusion и использовали её для создания 50 000 новых кандидатов в антибиотики. Модель представлена в статье в журнале Cell Biomaterials.
«Это гораздо больше потенциальных лекарств, чем мы могли бы когда-либо протестировать», — говорит соавтор Сезар де ла Фуэнте, также профессор Пенсильванского университета. — «Поэтому мы использовали ИИ для фильтрации результатов».
В результате были выявлены 46 перспективных АМП, которые затем были синтезированы, протестированы на клетках человека и использованы для лечения кожных инфекций у мышей.
Исследователи обнаружили, что 76% протестированных пептидов убивали бактерии, включая штаммы с множественной лекарственной устойчивостью, при низкой токсичности.
Но два АМП явно выделялись. Они оказались столь же эффективными, как левофлоксацин и полимиксин В, которые используются для лечения антибиотикорезистентных бактерий в клинической практике, не вызывая побочных эффектов.
«Волнительно видеть, что наши молекулы, созданные ИИ, действительно работают», — говорит де ла Фуэнте. «Это показывает, что генеративный ИИ может помочь в борьбе с устойчивостью к антибиотикам».
Устойчивость к противомикробным препаратам (УПП) — одна из самых серьёзных проблем, стоящих перед здравоохранением во всём мире. В 2019 году она стала причиной 1,27 миллиона смертей в мире, и, по прогнозам, к 2050 году приведёт к 39 миллионам смертей.
«Мы показали, что модель работает, и теперь, если мы сможем направить её на усиление полезных свойств, подобных лекарственным, мы сможем создать готовые к применению терапевтические средства», — говорит Чаттерджи.
«В конечном счёте наша цель — сократить сроки открытия антибиотиков с лет до дней», — добавляет де ла Фуэнте.