Ученые Петербургского Института точной механики и оптики (ИТМО) создали алгоритм на основе искусственного интеллекта, который автоматически подбирает молекулы-кандидаты для создания новых антибиотиков. Система ищет соединения, к которым бактерии не смогут быстро выработать устойчивость.
Разработку уже опробовали в действии и обнаружили с ее помощью 56 новых соединений, которые могут лечь в основу более эффективных препаратов от кишечной палочки. Эта бактерия часто вызывает тяжелые инфекции ЖКТ. Исследования в лаборатории помогут экспериментально проверить, какова реальная активность полученных соединений. Обычно из стольких молекул-кандидатов, обнаруженных вычислительными методами, на практике подходящими оказываются один или два. Если результаты покажут высокую эффективность этих соединений, то можно будет подумать о патенте.
Как раз такую лабораторию мы сейчас ищем, — рассказала «Известиям» одна из авторов исследования, инженер Передовой инженерной школы ИТМО, аспирантка Анастасия Орлова.
Антибиотики блокируют или видоизменяют действие белков вредных микроорганизмов и подавляют их рост и размножение. Но со временем препараты теряют свою эффективность, так как бактерии эволюционируют и меняют свои белки так, чтобы лекарства на них не действовали. Этот процесс называют антибиотикорезистентностью. Для его преодоления специалисты во всём мире ищут такие вещества, к которым микробы еще не успели приспособиться. Однако рано или поздно патогены научатся обходить действие и новых лекарств, поэтому гонка между фармацевтами и инфекциями продолжается непрерывно.
Для поиска новых антибиотиков ученые используют высокопроизводительный скрининг. В его рамках специалисты проверяют молекулы из баз данных на соответствие таким критериям, как отсутствие токсичности, способность связываться с целевыми белками и возможность лабораторного синтеза, пояснили разработчики. Как правило, такой процесс может занимать до нескольких недель и не позволяет создавать принципиально новые соединения.
В решении этой задачи помогает машинное обучение, однако его методы пока несовершенны. Многие существующие алгоритмы генерируют активные молекулы только для одного белка, создания эффективного антибиотика, к которому бактерии не смогут быстро выработать устойчивость.
Новый алгоритм ищет вещества, которые обладают активностью против двух белков одновременно. Для борьбы с резистентными штаммами кишечной палочки он предложил 56 соединений на основе бензимидазола. Препаратов с таким компонентом на рынке пока мало. В отличие от аналогов, новая система может генерировать молекулы сразу с учетом множества свойств, гарантируя их синтезируемость. ИИ также учитывает отсутствие токсичности и побочных эффектов, связывание с целевыми белками, схожесть с другими лекарствами и биологическую активность, отметили разработчики.
По их словам, эксперименты показали: точность расчетов достигает 81%. Специалисты уже изучили сгенерированные соединения с помощью компьютерного моделирования, которое выявило, что некоторые из них обладают более высокой активностью, чем зарегистрированный на рынке антибиотик новобиоцин.
Разработанная технология позволит облегчить и ускорить процесс создания лекарств на месяцы, а возможно, и годы, полагают авторы проекта. В перспективе алгоритм можно адаптировать для поиска препаратов против других бактерий, например, сальмонеллы, клебсиеллы, менингококка, а также для создания противовирусных и противогрибковых средств.
Комментарии: