Штучний інтелект допоміг відкрити новий ефективний антибіотик галіцин

Джерело: Shutterstock/arleksey

Поки старі антибіотики поступово втрачають позиції у боротьбі з небезпечними інфекціями, ми продовжуємо шукати нові. Нещодавно американським дослідникам вдалося синтезувати абсолютно новий антибіотик з використанням штучного інтелекту.

Галіцин, як назвали речовину першовідкривачі, виявився ефективним проти більшості досліджуваних патогенів, а також супербактерій, які є нечутливими до інших відомих антибіотиків.

Чому це важливо?

З моменту їхнього створення антибіотики допомагають запобігти мільйонам смертей по всьому світу. Але попри їхню безсумнівну користь, масове використання цих речовин породило глобальну проблему.

Багато бактерій мають природну властивість набувати стійкості проти антибактеріальних препаратів. Але нерідко до цього призводить і  наше неправильне використання цих ліків: наприклад, невірне дозування або раннє припинення вживання, чи навіть їх застосування при відсутності на те вагомих показань. До того ж, попри ефективність даних препаратів виключно проти бактерій, у багатьох країнах, і особливо нашій, донині існує тенденція використовувати антибіотики з метою «лікування» вірусних захворювань, найчастіше ГРВІ та грипу. Ситуація ускладнюється ще й тим, що гени резистентності до антибіотика можуть передаватися від одного виду бактерій до іншого, таким чином поширюючи стійкість.

Антибіотикорезистентність бактерій: диски, просочені антибіотиками, однак бактерії активно заселили посудину справа, на відміну від чутливих до дії препаратів бактерій у лівій. Джерело: JAMES GATHANY/CDC.

Усе це призвело до того, що світом почали ширитися бактерії, нечутливі до декількох чи багатьох антибіотиків – так звані супербактерії, і з кожним роком їх стає дедалі більше. Лікування спричинених ними інфекцій ускладнене та вимагає великої кількості ресурсів.

Дослідники побоюються, що якщо вже зараз не будуть відкриті та створені нові антибіотики, кількість смертей від бактеріальних інфекцій у світі до 2050 року сягне 10 мільйонів на рік. Однак розробка нових препаратів проти бактерій сильно страждає від значної нестачі фінансування, та й процедура виведення таких препаратів на ринок може розтягнутися на понад 10 років. Ось чому команда дослідників з МІТ запропонувала застосувати алгоритми машинного навчання. Такий підхід має зменшити вартість та прискорити процедуру.

Експеримент інших дослідників показав, як кишкова паличка E.coli розвиває резистентність до антибіотиків. Бактерії зростали у гігантській прямокутній чашці Петрі, градієнтно (з підвищенням концентрації до центру, зовнішня частина з нульовою концентрацією) вкритій антибіотиками. Наприкінці експерименту бактерії поблизу центру тарілки змогли витримати дозу антибіотиків у 1000 разів вищу, ніж переносили вихідні бактерії. Джерело: M. Baym, R. Kishony, R. Groleau, T. Lieberman, R. Chait

Як це було?

Вчені використали набір даних про 2 335 молекул, серед яких були схвалені Управлінням продовольства і медикаментів США лікарські препарати та натуральні біоактивні речовини, щоб натренувати нейромережу прогнозувати, який препарат і яким чином зможе ефективно пригнічувати ріст кишкової палички (Escherichia coli), популярного модельного мікроорганізму. Потім, використовуючи іншу базу даних з інформацією про понад 6 тисяч молекул, штучний інтелект (ШІ) по молекулярній структурі зміг ідентифікувати серед них речовини, потенційно активні проти кишкової палички та які мають низьку токсичність для людини.

Так, увагу привернув препарат, структурно несхожий на традиційні антибіотики, але який відповідав заданим вимогам. Його назвали галіцин, за ім’ям бортового комп’ютера космічного корабля HAL 9000 з «Космічної одіссеї 2001».

Галіцин in vitro показав достатню ефективність проти високорезистентних штамів мікроорганізмів: туберкульозної палички, ацинетобактерії Баумана та ентеробактерій. Щоправда, препарат не зміг впоратися з синьогнійною паличкою. Втім, це дуже хороші новини, оскільки ВООЗ оголосила ці патогени одними з тих, які в першу чергу потребують створення нових засобів боротьби з ними.

Яка ефективність галіцину?

Вчені припускають, що препарат знищує бактерії шляхом незвичайного для антибіотиків механізму – він порушує можливість клітини підтримувати електрохімічний градієнт, що є життєво необхідним процесом. Це ж може бути причиною й того, що розвинути стійкість до такого препарату складніше, ніж до інших антибіотиків. Наприклад, кишкова паличка не розвинула пристосування до галіцину навіть після 30-денного застосування, а наприклад, до ципрофлоксацину, популярного сьогодні антибіотика, за той же час бактерія стала у 200 разів резистентнішою, ніж на початку дослідження.

E. coli не розвинула резистентності до галіцину (верхній ряд), натомість до ципрофлоксацину (нижній ряд) стала менш чутливою і кількість колоній значно зросла. Джерело: Collins Lab at MIT

In vivo дослідження проводили на мишах. Першим з них намагалися вилікувати шкірні рани, інфіковані штамом ацинетобактерії Баумана, який резистентний до антибіотиків, що використовуються проти нього. Лікування ран маззю, що містить галіцин, повністю очистило її від патогена всього за 24 години.

Іншим мишам викликали псевдомембранозний коліт – рідкісний побічний ефект застосування антибіотиків, який викликається бактерією Clostridium difficile і проявляється гострим запаленням кишківника. У таких випадках зазвичай препаратом першої лінії призначають метронідазол, але галіцин виявився навіть ефективнішим за нього та допоміг вилікувати всіх заражених мишей за 96 годин. Тобто галіцин впорався на кілька днів раніше, ніж метронідазола.

Автори наукової статті вважають, що знайдена за допомогою ШІ молекула може виявитися одним з найбільш потужних антибіотиків, серед коли-небудь відкритих. А сам метод виявлення їх за допомогою машинного навчання може зробити істотний внесок у розв’язання проблеми створення нових ліків. До слова, ШІ зміг знайти ще зо два десятки перспективних молекул, проаналізувавши базу даних із майже 107 мільйонів речовин. Цих кандидатів вчені й планують досліджувати у майбутніх експериментах.

Алгоритми машинного навчання стають незамінним помічником у медицині. Подібні прориви надають підстави вірити, що з часом ШІ допоможе здолати чимало захворювань, зокрема й інфекційних.

Cell (2020), doi: 10.1016/j.cell.2020.01.021.

Якщо ви знайшли помилку, будь ласка, виділіть фрагмент тексту та натисніть Ctrl+Enter.

91 Shares:
Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *

Перегляньте також