Ученым Массачусетского технологического института (MIT) удалось обнаружить сразу несколько новых антибиотиков с помощью нейросети, что стало уникальным достижением в истории медицины. Одна из находок — халицин — оказалась в состоянии уничтожить даже те бактерии, которые были устойчивы ко всем существующим лекарственным препаратам.
Фото: Reuters
Фото: Reuters
Ученые из MIT первыми в мире обнаружили антибиотики при помощи искусственного интеллекта. Как говорится в статье, опубликованной 20 февраля в научном журнале Cell, их нейронной сети удалось обнаружить девять новых антибиотиков, проанализировав базу данных химических соединений.
Среди находок ученых из MIT отдельно отмечается молекула, получившая название халицин — в честь системы искусственного интеллекта HAL из фильма «2001 год: Космическая одиссея». Халицин оказался в состоянии уничтожить бактерии, вызывающие туберкулез, псевдомембранозный колит (тяжелое инфекционное заболевание прямой кишки), а кроме того, энтеробактерии и акинетобактерии Баумана, которые поражают организм с низким иммунитетом, приводят к инфекционным заболеваниям и зачастую к смерти больного. Всемирная организация здравоохранения относит их к особо опасным — они плохо поддаются лечению и устойчивы ко всем видам ныне использующихся в медицине антибиотиков.
«Это один из мощнейших антибиотиков из всех, что удавалось обнаружить до сегодняшнего дня,— заявил биоинженер и один из авторов исследования Джеймс Коллинс.— У него удивительная способность противодействия широкому спектру патогенов, устойчивых к нынешним антибиотикам».
Халицин уже протестирован в лабораторных условиях на мышах. Мазь с халицином полностью излечила мышей от инфекции, вызванной акинетобактерией Баумана, всего за сутки. В общей сложности, как выяснили ученые, халицин способен уничтожить 35 мощных бактерий.
Из жизни замечательных бактерий
То, что удалось сделать ученым MIT,— настоящий прорыв. И не только потому, что для поиска антибиотика впервые был успешно использован искусственный интеллект. Новые классы антибиотиков ученым не удавалось найти более 30 лет. Что, как отмечают авторы самого исследования, поставило человечество на грань глобальной катастрофы. Без открытия новых антибиотиков, cогласно исследованию британского экономиста Джима О’Нила (.pdf), к 2050 году от инфекционных заболеваний будут умирать по 10 млн человек в год.
Большая часть ныне существующих антибиотиков природного происхождения. С середины 1980-х годов ни одного принципиально нового антибиотика в природе обнаружено не было. А синтетические антибактериальные средства, которых за последние десятилетия в фармацевтике появилось совсем немного, являются лишь незначительными модификациями того, нашли ученые много лет тому назад.
Сами антибиотики — это вещества, которые различные бактерии выделяют для общения друг с другом, а также защиты своей территории от нежелательных соседей. То есть для одних бактерий эти вещества безвредны, а для других — губительны. Это и используется в медицине, чтобы бороться с ростом клеток, способных вызвать то или иное заболевание у человека.
Но бактерии, как и все живые существа, эволюционируют. В случае с выработкой реакции на антибиотики — эволюционируют очень быстро. Так, например, первым обнаруженным антибиотиком был пенициллин. Это открытие Александр Флеминг сделал в 1928 году. Применять его в медицине начали в 1942 году, а уже в 1945-м были выявлены первые случаи устойчивости бактерий к нему. К 1990-м годам пенициллин стал абсолютно бесполезен.
Поиски новых антибиотиков активно велись после Второй мировой войны до 1980-х. Но безуспешно: набор микробов, которых можно сканировать в лабораторных условиях для выявления необходимых веществ, был крайне ограничен. Из всех существующих на планете микробов 99,9% не растут в искусственной питательной среде. А обнаружить необходимое соединение в дикой природе практически нереально.
Искусственный интеллект прошелся по живому
«Мы хотели разработать платформу, которая позволила бы нам использовать возможности искусственного интеллекта»,— приводятся слова господина Коллинса на сайте MIT. Группа ученых и студентов, которую он создал, разработала программу для машинного обучения, способную анализировать молекулярную структуру соединений и отбирать те молекулы, которые соответствуют необходимым критериям. Среди таковых, например, была задана способность убивать бактерии кишечной палочки. Сама идея создания такого алгоритма для искусственного интеллекта не нова, однако группе ученых из MIT первой удалось создать модель с достаточно точными критериями отбора.
Для обучения нейросети был предложен набор из 2335 молекул, включая около 1700 лекарственных препаратов, одобренных Управлением по контролю над продуктами и лекарствами США.
После этого нейросети предложили просканировать несколько библиотек химических соединений, в которых насчитывается более 107 млн молекул, для обнаружения тех, которые в теории могут соответствовать необходимым требованиям. Нейросетью были обнаружены 23 молекулы, подходящие под заданные параметры. Из них ученые отобрали девять, в том числе халицин.
Такой метод поиска новых антибиотиков гораздо эффективнее и дешевле, чем традиционные методы, использовавшиеся до сих пор в медицине. «Модель машинного обучения может исследовать большие количества молекулярных структур, что может быть чрезмерно дорого для традиционных экспериментальных подходов,— отмечает профессор Регина Барзилай, также участвовавшая в исследовании.— Впрочем, все еще остается вопрос, действительно ли инструменты на машинном обучении способны делать что-то осмысленное в здравоохранении и как мы можем довести эти инструменты до рабочих механизмов во всей фармацевтической индустрии».