Искусственный интеллект совершил прорыв в «антибиотикостроении»

Ученые с помощью специальной модели искусственного интеллекта (ИИ) изучили миллионы химических веществ, что позволило им впервые за 60 лет разработать новые структурные классы антибиотиков (АБ) для борьбы с двумя высокоустойчивыми бактериями: метициллин-резистентным золотистым стафилококком (MRSA) и ванкомицин-резистентным энтерококком. Результаты были опубликованы в свежем выпуске журнала Nature.

Почему это важно?

По данным самого крупного и свежего систематического анализа The Lancet в 2019 году 4,95 млн смертей было связано с устойчивостью инфекционных агентов к противомикробным препаратам, а непосредственной причиной гибели людей устойчивость микроорганизмов явилась в 1,27 млн. случаев. Предполагается, что в ближайшие года ситуация будет только ухудшаться.

Суть открытия

ИИ на базе «explainable deep learning» («объяснимое глубокое обучение») позволил найти новые структурные классы АБ, способные уничтожать патогенные микроорганизмы, у которых выработалась устойчивость к обычно применяемым лекарственным средствам. Для золотистого стафилококка типичным АБ является метициллин, а для энтерококка – ванкомицин. Отсюда и названия: метициллин-резистентный и ванкомицин-резистентный штамм.

Что особенного?

«Наши модели [ИИ] не только говорят нам о том, какие соединения обладают селективной антибиотической активностью, но и объясняют почему это так с точки зрения их химической структуры», – отмечает Felix Wong из центра биомедицинских и геномных исследований Broad Institute of MIT and Harvard.

Ученые продемонстрировали, что разработка новых препаратов с помощью ИИ уже вышла за рамки определения конкретных мишеней, с которыми могут связываться молекулы лекарств – теперь ИИ может предсказывать биологическое действие целых классов лекарственно-подобных соединений.

Дизайн проекта

Первоначально ИИ обучили понимать закономерности строения химических веществ и связей каждого соединения на базе воздействия свыше 39 тыс. соединений на золотистый стафилококк, инфицировавший три типа клеток человека: из печени, скелетных мышц и легких. Так ИИ смог предугадывать антибактериальную активность соединений и их потенциальную токсичность для клеток человека.

После этого ИИ изучил 12 млн. соединений, что в конечном счете привело к эмпирическому тестированию 283 наиболее подходящий кандидатов. Причем ИИ не просто нашел новые соединения, но и выявил химические субструктуры, которые могут объяснить свойства каждого соединения. Сопоставляя открытые субструктуры в различных соединениях, авторы выявили новые классы перспективных АБ и в конечном счете обнаружили два нетоксичных соединения, способных уничтожать как MRSA, так и устойчивые к ванкомицину энтерококки.

Обнадеживающие итоги

В финале исследования молекулы проверили на мышах, продемонстрировав эффективность новых соединений при лечении инфекций кожи и бедер, вызванных MRSA. «Было обнаружено лишь несколько новых классов АБ, таких как оксазолидиноны и липопептиды,  », - заявил соавтор James Collins из Broad Institute.

Источники:

Журнал – Nature DOI: 10.1038/s41586-023-06887-8

Журнал – The Lancet DOI: 10.1016/S0140-6736 (21)02724-0

New scientist – «AI discovers new class of antibiotics to kill drug-resistant bacteria» by Jeremy Hsu

^{Image by Freepik}