Змеи, скорпионы и пауки редко ассоциируются с чем-то позитивным (хотя если у вас дома живет именно такой питомец, ноль проц осуждения). Но мы не будем плодить страшилки, а посмотрим на этих существ с другой стороны: что, если их яд может спасти миллионы людей в год?
Сегодняшний текст — о новом исследовании, опубликованном на Nature Communications. Спойлер: с помощью искусственного интеллекта яд можно использовать для борьбы с устойчивостью к антибиотикам. Подробнее об этом и поговорим дальше. Погнали!
Что происходит
Новость из Пенсильванского университета открыла новые горизонты для борьбы с заболеваниями. Согласно исследованию, опубликованному на портале Nature Communications, в ядах змей, пауков и скорпионов содержатся пептиды, которые могут стать основой для новых антибиотиков и предотвратить гибель нескольких миллионов человек в год по всему миру. Это открытие стало возможно благодаря искусственному интеллекту — системе глубокого обучения APEX.
«Сочетая вычислительную сортировку с традиционными лабораторными экспериментами, мы провели одно из самых всесторонних исследований антибиотиков, полученных из яда, на сегодняшний день», — комментирует соавтор исследования Марсело Торрес, доктор философии, научный сотрудник Пенсильванского университета.
Яды — сложные смеси биологически активных соединений, которые выработались за миллионы лет эволюции. В природе цель у них одна — быстро поразить жертву или обидчика. В смертоносном коктейле содержатся пептиды с уникальными структурными и химическими особенностями, и антимикробный потенциал многих из них до сих пор не исследован. Вот вам и неисчерпаемый потенциал для научных открытий!
ИИ вошел в чатик
Раньше исследования в этой области были сильно ограничены из-за сложного состава ядов и высоких затрат (и временных, и финансовых) на классические лабораторные методы. Использование ИИ ускорило этот процесс в несколько раз.
За несколько часов APEX проанализировал больше 40 миллионов зашифрованных пептидов яда (VEPs) и выявил 386 соединений с характеристиками антибиотиков нового поколения. Дальше из списка, составленного искусственным интеллектом, исследователи выбрали 58 пептидов яда для дальнейших лабораторных испытаний. Из них 53 убивали устойчивые к лекарствам бактерии, в том числе кишечную палочку и золотистый стафилококк.
Чанге Гуан, научный сотрудник лаборатории Де ла Фуэнте и соавтор исследования, отметил, что им удалось выявить более 2 000 новых антибактериальных мотивов, которые могут убивать бактерии или подавлять их рост.
«Яды — это эволюционные шедевры, но их антимикробный потенциал почти не изучен. APEX позволяет за считанные часы просканировать огромное химическое пространство и найти пептиды, способные бороться с самыми устойчивыми патогенами в мире», — комментирует Сезар де ла Фуэнте, руководитель исследования.
Мы с вами видим, что искусственный интеллект становится незаменимым участником научных и фармацевтических проектов. Прямо сейчас он меняет и ускоряет разработку антибиотиков нового поколения. Обрабатывает и систематизирует большие объемы информации, предлагает новые структуры и оценивает их потенциальную эффективность и безопасность, учится различать биологические свойства, фенотипическую активность и взаимодействие молекул с бактериальными клетками, повышает точность исследований и оптимизирует ресурсы. Благодаря ИИ циклы разработки лекарств сокращаются с нескольких лет до нескольких месяцев, снижая стоимость клинических испытаний.
Какие алгоритмы ИИ используются в биологических исследованиях — например, для поиска новых антибиотиков
Глубокое машинное обучение применяется для анализа химических структур и биологических данных, выявления закономерностей активности молекул против патогенов и предсказания токсичности. Например, некоторые алгоритмы обучались на 39 тысячах химических соединений с известными антимикробными свойствами, а затем масштабировались для анализа более 12 миллионов молекул.
Объяснимое машинное обучение, в отличие от традиционных «черных ящиков», позволяет ученым понимать, какие конкретные структурные элементы молекул отвечают за противомикробную активность. Это улучшает интерпретируемость и позволяет оптимизировать поиск.
Генеративные модели умеют создавать миллиарды новых молекул с заданными свойствами, комбинируя различные молекулярные фрагменты и предсказывая синтезируемость. Например, ИИ-модель SyntheMol, разработанная исследователями университетов Макмастера и Стэнфорда, не только проектирует новые антибиотики, но и разрабатывает технологию их синтеза.
Молекулярный докинг и молекулярная динамика с ИИ-ускорением применяются для моделирования взаимодействия кандидатов с биологическими мишенями, что помогает отбросить неэффективные варианты еще до лабораторных испытаний.
Скрининговые платформы для анализа комбинаций препаратов предсказывают эффективность сочетаний антибиотиков и наночастиц, ускоряя разработку комплексных терапий, как, например, ИИ-платформа ИТМО.
Почему исследование важно для мирового сообщества
Изучение антимикробного потенциала ядов стало наглядным примером того, как ИИ не просто ускоряет исследовательские процессы, но и расширяет горизонты поиска новых лекарств, выходящих за рамки традиционной фармакологии и лабораторных методов.
Это открытие может стать прорывом в борьбе с устойчивостью к лекарствам, которая ежегодно становится причиной примерно 5 миллионов смертей (по данным на 2019 г.).
«Ситуация осложняется еще и тем, что поиск антибиотиков в последние годы практически зашел в тупик. Большинство антибиотиков, применяющихся сейчас в клинической практике, было обнаружено путем скрининга вторичных метаболитов, выделяемых почвенными микроорганизмами. Ряд антибиотиков имеет полусинтетическое происхождение: их получили посредством навешивания различных химических групп на уже известные антибиотики. Есть в арсенале врачей и полностью синтетические антибиотики… Но за последние десятилетия прогресс в получении новых антибиотиков стал удручающе низок. Скрининг природных метаболитов чаще всего приводит к повторному обнаружению уже известных антибиотиков. Не приносят успеха и попытки получить новые антибиотики, к которым бактерии не выработали устойчивости, через химическую модификацию известных антибиотиков. По некоторым прогнозам, если текущая ситуация с разработкой новых антибиотиков не изменится, к 2050 году на долю инфекционных заболеваний будет приходиться 10 миллионов смертей ежегодно», — пишет Джонатан М. Стоукс в статье «Подход к открытию антибиотиков на основе глубокого обучения» на портале Cell.
Исследование ядов с помощью искусственного интеллекта — это не просто научный тренд, а реальный шаг к созданию лекарств, способных противостоять самым стойким супербактериям. В дальнейшем развитие таких технологий обещает ускорить появление нового поколения безопасных и эффективных препаратов, которые могут спасти миллионы жизней по всему миру.
Сейчас авторы исследования продолжают изучать самые перспективные пептиды. Есть надежда, что в ближайшем будущем мы получим доступ к неиспользованному источнику антибиотиков — благодаря синергии эволюционных механизмов природы, современных технологий и искусственного интеллекта.