Сенсаційна новина у медицині – штучний інтелект допоміг знайти новий тип антибіотиків

Вчені Массачусетського технологічного інституту (США – авт.) вперше за півстоліття знайшли кілька нових антибіотиків. Зробити відкриття їм допомогла нейронна мережа, що стало унікальним досягненням в історії медицини.

Один із новознайдених антибіотиків виявився спроможним знищити навіть супербактерії, які стали однією з головних проблем ХХІ-го століття і до 2050 року можуть забрати близько десяти мільйонів життів, повідомляє Корреспондент.net.

Як відомо, антибіотики – це речовини, які різні мікроорганізми виділяють, щоб сполучатися між собою або захищати свою територію від небажаних патогенів.

Перший антибіотик – пеніцилін був випадково відкритий вченим Олександром Флемінгом у 1928 році. І вже з кінця 1960-х років фармакологи не можуть знайти нові види природних антибіотиків, а займаються тільки синтетичною модифікацією відкритих раніше.

З моменту відкриття антибіотики стали одним з найпотужніших засобів в арсеналі медиків, але часте і необґрунтоване застосування призвело до виникнення стійких штамів мікроорганізмів.

Бактерії, гриби та інші мікроби, що виробили стійкість до антибіотиків, називають супербактеріями. Вони являють собою одну з найсерйозніших проблем охорони здоров’я і можуть відкинути медицину на сто років назад. Щороку сотні тисяч людей гинуть через відсутність ліків проти супербактерій.

«Може настати той момент, коли ми не зможемо проводити не тільки трансплантацію органів, а й більш прості хірургічні втручання», – пояснює фахівець з інфекційних захворювань Медичного центру Тафта в Бостоні Елен Бушер.

Основна причина ситуації, що склалася, – це масове застосування антибіотиків у сільському господарстві. Тільки третина з усіх вироблених препаратів застосовується для лікування людей.

При цьому, за даними Всесвітньої організації охорони здоров’я, половина прописаних антибіотиків використовуються не за призначенням, у тому числі самими лікарями. Йдеться, що їх часто прописують проти ГРВІ та інших вірусних інфекцій, хоча антибіотики на них не можуть впливати.

Шукати нові варіанти ліків навмання сьогодні стало невдячною і затратною справою: можна витратити мільярди доларів і кілька років на пошук нового препарату, але однаково наштовхнутися на вже відомі штами.

Одними із швидко поширюваних за популярністю пошуку взаємозв’язків у біологічних системах стали штучні нейронні мережі, які використовують так званий метод глибокого навчання.

Така мережа в деякому роді відтворює організацію нейронів у мозку і, по суті, є набором простих обчислювачів, пов’язаних між собою і спроможних отримувати вхідні дані, передавати один одному сигнали і формувати відповідь. Чим складнішою є архітектура нейромережі, тим складніші завдання вона може навчитися вирішувати.

У статті, опублікованій в журналі Cell 20 лютого, група дослідників з Massachusetts Institute of Technology (МІТ) під керівництвом Джеймса Коллінза розповіла, що за допомогою нейромережі вони провели успішний скринінг мільйонів кандидатів в антибіотики.

Команда Коллінза створила модель з достатньо точними критеріями відбору. Їхня нейромережа навчалася на тисячах молекул, схвалених Управлінням із санітарного нагляду за якістю харчових продуктів і медикаментів США.

Нейромережа знайшла 23 потенційних антимікробних агенти, з яких вчені відібрали дев’ять. Серед відкритих хімічних сполук найбільший інтерес представляє молекула, яку вчені назвали халіцин – на честь системи штучного інтелекту HAL 9000 з фільму 2001 рік: Космічна одіссея культового режисера Стенлі Кубрика.

Халіцину вдалося знищити бактерії, що викликають туберкульоз, псевдомембранозний коліт (важке інфекційне захворювання прямої кишки), а також ентеробактерії та акінетобактерії Баумана, що вражають організм з низьким імунітетом.

Усі ці інфекції ВООЗ відносить до особливо небезпечних, оскільки вони стали стійкими до всіх видів нині застосовуваних у медицині антибіотиків.

Халіцин повністю вилікував мишей від інфекції, викликаної акінетобактером Баумана, усього за 24 години. Загалом халіцин може здолати 35 потужних бактерій, заявили дослідники.

Такий метод пошуку нових антибіотиків є набагато ефективнішим і дешевшим, ніж традиційні фармакологічні методи, але команда вчених сама визнає, що питання, чи, дійсно, інструменти на машинному навчанні здатні робити щось осмислене в охороні здоров’я, залишається відкритим.

Однак, дослідники налаштовані оптимістично. Вони вважають, що вдосконалення методів і навчальних вибірок – зокрема, більш чіткий поділ їх за групами бактерій і особливостям їхньої взаємодії з різними типами речовин – даватиме дедалі більш плідні результати в нових, пов’язаних з нейромережами та антибіотиками проектах.

НЬЮЗМЕЙКЕР