Создана система ИИ, ускоряющую разработку более эффективных антибиотиков
Американские математики и молекулярные биологи разработали систему генеративного искусственного интеллекта, которая способна вносить изменения в структуру уже известных антибиотиков и постепенно повышать их эффективность. Ее создание ускорит оптимизацию и разработку более эффективных лекарств, сообщила пресс-служба Университета штата Пенсильвания (UPenn).
«По своей сути, открытие новых антибиотиков сводится к решению проблемы поиска в огромном молекулярном пространстве. Разработанный нами ИИ позволяет значительно более эффективно искать путь через это пространство. На входе наша система получает перспективный, но пока не совершенный пептид, в который она вносит точечные изменения, прогнозирует их эффект и затем повторяет эти действия с самыми многообещающими версиями», — пояснил доцент UPenn Сезар де ла Фуэнте, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
Как отмечают ученые, за последние несколько лет ученые разработали сразу несколько систем искусственного интеллекта, которые способны искать кандидатов на роль в антибиотики среди уже открытых и изученных молекул. Подобные поиски уже привели к открытию большого числа пептидов и коротких молекул, которые обладают противомикробными свойствами, но при этом уступают известным антибиотикам по уровню эффективности.
Их открытие побудило исследователей из США создать еще одну форму «научного» ИИ, который нацелен не на поиски новых антибиотиков, а на оптимизацию структуры уже открытых молекул. Он состоит из двух компонентов — нейросети-трансформера, генерирующей модифицированные молекулы антибиотиков, и ранее разработанной исследователями нейросети APEX, которая оценивает противомикробные свойства результатов «творчества» первой системы.
Для ускорения работы этой системы ученые научили «генератор» молекул пользоваться особыми математическими методами, которые на несколько порядков ускоряют поиск самых оптимальных вариаций в структуре антибиотиков, и затем обучили ее на наборе из нескольких миллионов белков, чья структура уже была изучена. Используя этот подход, биологи попытались улучшить свойства десяти ранее открытых ими антимикробных пептидов.
Опираясь на проведенные ИИ расчеты, биологи синтезировали сто предложенных нейросетью молекул и оценили их действие на культуры микробов. Эти опыты показали, что 85% модифицированных молекул, предложенных нейросетью, подавляли рост бактерий, причем 72% из них превосходили в этом отношении оригинальные антибиотики. Это дает надежду на то, что генеративные системы ИИ помогут расширить арсенал человечества в борьбе с микробами, стойкими к действию уже существующих лекарств, подытожили ученые.
