Odkryto pierwsze od 60 lat nowe antybiotyki. Pomogła w tym sztuczna inteligencja

(fot. Christine Daniloff, MIT; Janice Haney Carr, CDC; iStock - CC BY-ND)

Nowatorskie zastosowanie sztucznej inteligencji doprowadziło do przełomowego odkrycia w medycynie – nowej klasy antybiotyków przeciwko lekoopornym bakteriom gronkowca złocistego. To pierwsze nowe antybiotyki od 60 lat! Lekarze liczą, że okażą się punktem zwrotnym w walce z antybiotykoopornością.

Odkrycie nowego związku, który zabija lekoopornego gronkowca złocistego – bakterię, która co roku zbiera wielotysięczne śmiertelne żniwo na całym świecie – może okazać się przełomem w walce z opornością na antybiotyki, podaje serwis Euronews.

Szczególny rodzaj sztucznej inteligencji (AI) – bardziej przejrzyste modele głębokiego uczenia – pomogły naukowcom w opracowywaniu pierwszego od ponad pół wieku nowego antybiotyku. – Mieliśmy możliwość zobaczyć, czego nauczyły się modele, i co pozwala im przewidzieć, że określone cząsteczki będą dobrymi antybiotykami – wyjaśnia w komunikacie Uniwersytetu w Cambridge James Collins, profesor inżynierii medycznej i nauk ścisłych w Massachusetts Institute of Technology (MIT), jeden z autorów badania. – Nasza praca zapewnia ramy, które pozwalają oszczędzić czas i zasoby, a jednocześnie mieć wgląd w stosowane mechanizmy z punktu widzenia struktury chemicznej. To coś, czego do tej pory nie mieliśmy – tłumaczy zalety zastosowania nowej metody badacz.

NOWATORSKIE WYKORZYSTANIE MODELU GŁĘBOKIEGO UCZENIA

W środę 20 grudnia w magazynie “Nature” ukazał się artykuł autorstwa 21 naukowców. Jak twierdzą, udało im się “otworzyć czarną skrzynkę”. Autorzy projektu w nowatorski sposób wykorzystali model głębokiego uczenia, aby przewidzieć aktywność i toksyczność nowego związku.

Głębokie uczenie polega na wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych do automatycznego uczenia się na podstawie danych. Procesu tego nie trzeba szczegółowo programować – algorytm sam znajduje drogę do rozwiązania. Problem jednak polega na tym, że nie wiadomo, jak to robi. – W tym badaniu naszym celem było “otwarcie czarnej skrzynki”. Modele te składają się z bardzo dużej liczby obliczeń naśladujących połączenia neuronowe i nikt tak naprawdę nie wie, co tam się kryje – tłumaczy Felix Wong z MIT i Harvardu, jeden z głównych autorów badania.

Kluczową innowacją nowego badania jest to, że naukowcy mogli się dowiedzieć, z jakich informacji korzystał model głębokiego uczenia się, aby przewidzieć działanie antybiotyku. Ta wiedza może pomóc badaczom w zaprojektowaniu leków, które będą działać jeszcze lepiej niż te zidentyfikowane przez model.

DANE, Z KTÓRYCH KORZYSTAŁA SZTUCZNA INTELIGENCJA

W tym przypadku badacze skupili się na opornym na metycylinę szczepie gronkowca złocistego (Staphylococcus aureus). Zespół z MIT przeszkolił znacznie powiększony model głębokiego uczenia się, korzystając z rozszerzonych zbiorów danych. Aby stworzyć dane szkoleniowe, oceniono około 39 tys. związków chemicznych pod kątem ich skuteczności w zwalczaniu gronkowca. Następnie do modelu wprowadzono zarówno uzyskane dane, jak i szczegóły dotyczące struktury chemicznej związków.

Aby udoskonalić wybór potencjalnych leków, badacze zastosowali trzy dodatkowe modele głębokiego uczenia przeszkolone w celu oceny toksyczności związków na trzech różnych typach komórek ludzkich. Następnie zintegrowali te przewidywania toksyczności z wcześniej określoną aktywnością przeciwdrobnoustrojową, co pozwoliło wytypować związki zdolne do skutecznego zwalczania drobnoustrojów przy minimalnych szkodach dla organizmu ludzkiego. Korzystając z tego zestawu modeli, zbadano około 12 milionów dostępnych na rynku substancji.

Modele zidentyfikowały związki z pięciu różnych klas, sklasyfikowanych na podstawie określonych podstruktur chemicznych w cząsteczkach, które, jak przewidywano, powinny wykazywać aktywność przeciwko gronkowcowi złocistemu.

TESTOWANIE SKUTECZNOŚCI ZWIĄZKÓW

W kolejnym kroku badacze pozyskali około 280 z tych związków i przetestowali ich skuteczność w zwalczaniu gronkowca w warunkach laboratoryjnych. W ten sposób udało się zidentyfikować dwóch obiecujących kandydatów na antybiotyki należących do tej samej klasy związków.

W dwóch eksperymentach przeprowadzanych na myszach – jednym pod kątem zakażenia gronkowcem złocistym skóry i drugim pod kątem zakażenia ogólnoustrojowego, każdy z tych związków zmniejszał populację bakterii 10-krotnie.

O tym, jak doniosłe jest to odkrycie, świadczą choćby dane Europejskiego Centrum Zapobiegania i Kontroli Chorób (ECDC) – co roku w Unii Europejskiej dochodzi do prawie 150 tysięcy zakażeń gronkowcem złocistym, a prawie 35 tys. osób rocznie umiera z powodu infekcji opornych na antybiotyki. Gronkowiec złocisty może wywoływać stosunkowo łagodne zakażenia skóry ale też poważniejsze i potencjalnie śmiertelne infekcje, takie jak zapalenie płuc i zakażenia krwi.

PAP/am

Zwiększ tekstZmniejsz tekstCiemne tłoOdwrócenie kolorówResetuj