Използвайки алгоритъм за машинно обучение, изследователи от MIT са идентифицирали мощен нов антибиотик. При лабораторни тестове той е “убил” множество от най-проблемните бактерии разпространени по света, включително някои щамове, които са резистентни към всички известни антибиотици. Антибиотикът също така е успял да “излекува” инфекции в два различни миши модела.
Компютърният модел, който може да скринира повече от сто милиона химични съединения за няколко дни е проектиран да избере потенциални антибиотици, които могат да убиват бактерии, използвайки различни механизми от тези на съществуващите вече лекарства.
Новото проучване идентифицира и няколко други обещаващи кандидати за антибиотици, които се планира да се тестват допълнително. Смята се, че моделът може да се използва и за проектиране на нови лекарства въз основа на наученото за химичните структури, които позволяват на лекарствата да убиват бактерии.
Идеята за използване на прогнозни компютърни модели за скрининг „in silico“ не е нова, но досега тези модели не са бяха достатъчно точни, за да трансформират откриването на лекарства.
Преди това молекулите са били представени като вектори, отразяващи присъствието или отсъствието на определени химически групи.
Новите невронни мрежи вече могат да научат автоматично тези представяния като “картографират” молекулите в непрекъснати вектори, които впоследствие се използват за прогнозиране на техните свойства.
В този случай изследователите са създдали своя модел да търси химически характеристики, които правят молекулите ефективни за убиването на Е. coli.
За да направят това, те са обучили модела върху около 2500 молекули, включително около 1700 лекарства, одобрени от FDA, както и набор от 800 естествени продукта с разнообразна структура и широк спектър от биоактивност.
След като моделът е бил обучен, изследователите са го тествали в Центъра за лекарства, който съдържа около 6000 съединения. Моделът е избрал една молекула, за която се очаквало да има силно антибактериално действие и да има химическа структура, различна от всички съществуващи антибиотици.
Използвайки различен модел на машинно обучение, изследователите също така са показали, че тази молекула вероятно ще има ниска токсичност за човешките клетки.
Молекулата, която изследователите са решили да нарекат халицин, според измислената система за изкуствен интелект от „2001: Космическа одисея“,е била предварително проучена като възможно лекарство за лечението на диабет.
Изследователите я тествали срещу десетки бактериални щамове, изолирани от пациенти и отглеждани върху лабораторни съдове като са открили, че тя е в състояние да убие много от устойчивите на лечение бактерии като: Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii и Mycobacterium tuberculosis.
Лекарството работи срещу всеки тестван вид, с изключение на Pseudomonas aeruginosa(който представлява трудно лечим белодробен патоген).
Оптимизирани молекули
След като са идентифицирали халицина, изследователите са използвали своя модел за скрининг на повече от 100 милиона молекули, избрани от базата данни
ZINC15, онлайн колекция от около 1,5 милиарда химически съединения. Този преглед е отнел само три дни за идентифицирането на 23 кандидата, които структурно са се
различавали от съществуващите антибиотици и са прогнозира, че са нетоксични за човешките клетки.
При лабораторни тестове срещу пет вида бактерии изследователите са установили, че осем от молекулите проявяват антибактериална активност, а две са особено
мощни. Сега изследователите планират да тестват допълнително тези молекули, а също и да скринират повече от тях.
Източник на информация:
1.http://news.mit.edu/2020/artificial-intelligence-identifies-new-antibiotic-0220
