Моделі генеративного штучного інтелекту часто галюцинують і вигадують інформацію, яка не відповідає дійсності або не може бути використана. Така поведінка зазвичай є слабкою стороною ШІ, але у світі бактерій це допомагає дослідникам відкривати нові ліки, які рятують життя.
Так, дослідники зі Стенфордського медичного університету та Університету Макмастера розробили модель ШІ, яка виявила можливі рішення для знищення смертоносних бактерій, стійких до антибіотиків, повідомляє Stanford Medicine.
Щороку в усьому світі фіксується майже 5 мільйонів смертей, пов’язаних зі стійкістю до антибіотиків, тож терміново потрібні нові способи боротьби зі стійкими штамами бактерій.
Модель під назвою SyntheMol (скорочення від «молекули, які синтезують») створила структури та хімічні рецепти для шести нових ліків, спрямованих на знищення резистентних штамів Acinetobacter baumannii. Це один із головних патогенів, відповідальних за смерть, пов’язану з антибактеріальною резистентністю, повідомляється у дослідженні.
«Наша гіпотеза полягала в тому, що існує багато потенційних молекул, які можуть бути ефективними ліками, але ми їх ще не створювали й не тестували. Ось чому ми хотіли використовувати штучний інтелект для розробки абсолютно нових молекул, яких ніколи не було у природі», – зазначив один із дослідників Джеймс Зу.
До появи генеративного ШІ вчені застосовували різні обчислювальні підходи до розробки антибіотиків. Вони використовували низку алгоритмів, щоб прокручувати наявні бібліотеки ліків, визначаючи сполуки, які швидше за все діють проти певного патогена. Ця техніка «просіяла» 100 мільйонів відомих сполук, але це – лише верхівка айсберга.
Дослідники навчили SyntheMol створювати потенційні ліки, використовуючи для цього бібліотеку із понад 130 тисяч молекулярних «будівельних» блоків і наборів перевірених хімічних реакцій. ШІ створив не лише кінцеву сполуку, але й описав свої кроки, даючи фахівцям набір рецептів для виробництва ліків.
Також дослідники навчали модель на наявних даних щодо антибактеріальної активності різних хімічних речовин проти Acinetobacter baumannii. Завдяки цим інструкціям і початковому набору «будівельних» блоків SyntheMol менш ніж за 9 годин створив приблизно 25 тисяч можливих антибіотиків і рецептів їх виготовлення.
Дослідники вибрали 70 сполук із найвищим потенціалом для знищення бактерій та у співпраці з українською хімічною компанією Enamine синтезували їх. Фахівцям вдалося ефективно створити 58 сполук, шість із яких знищили стійкий штам Acinetobacter baumannii в лабораторних дослідженнях.
Нові сполуки показали антибактеріальну активність і проти інших видів інфекційних бактерій, схильних до стійкості до антибіотиків, включно з E. coli, Klebsiella pneumoniae та MRSA.
Ці шість сполук значно відрізняються одна від одної та від наявних антибіотиків. Дослідники поки не знають, як діють їхні антибактеріальні властивості на молекулярному рівні. Вивчення цих подробиць може створити загальні принципи, які стосуються розробки інших антибіотиків.
«Штучний інтелект справді розробляє та навчає нас цій абсолютно новій частині хімічного простору, яку люди просто не досліджували раніше», – йдеться у повідомленні.
Зараз дослідники налаштовують SyntheMol і працюють з іншими командами, щоб з’ясувати, чи можна використовувати цю модель для виявлення можливих ліків від хвороб серця.
Нещодавно ми повідомляли, що в Оксфордському університеті розробили ШІ-інструмент DrugGPT, який буде корисним у медицині. Він повинен розв’язати проблеми, які виникають під час призначення і прийому лікарських засобів у Великій Британії.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
