Алгоритмы против супербактерий: ИИ помогает искать новые антибиотики

Международная исследовательская группа задействовала возможности искусственного интеллекта, чтобы обнаружить почти миллион новых потенциальных источников антибиотиков в природе. Работой руководил доцент Луис Педро Коэльо , биолог из Квинслендского технологического университета. Ученые использовали машинное обучение для анализа свыше 60 000 метагеномов — огромных коллекций генетического материала из разных сред, включая почву, океаны и кишечник человека.

«Мы использовали публично доступные наборы данных. Обычно они собирались для других целей», — пояснил профессор Коэльо.

Открытие пенициллина в 1928 году стало переломным моментом в борьбе с бактериальными инфекциями, предоставив человечеству эффективное средство против них. Однако со временем бактерии эволюционируют и приобретают устойчивость к антибиотикам посредством мутаций и горизонтального переноса генов между разными видами. По данным Всемирной организации здравоохранения, в 2019 году антибиотикорезистентность стала причиной около 1,27 миллиона смертей по всему миру.

Инновационный подход с применением ИИ позволил команде выявить поразительное количество — 863 498 многообещающих антимикробных пептидов, небольших молекул, способных убивать или сдерживать рост вредоносных бактерий. Чтобы подтвердить достоверность находок, было протестировано 100 синтезированных в лаборатории пептидов против клинически значимых патогенов.

Антибиотики действуют на бактерии различными способами: разрушая их клеточную стенку, воздействуя на генетический материал или блокируя жизненно важные метаболические пути. Один из изученных пептидов показал особенно впечатляющие результаты в экспериментах на мышах с кожными инфекциями, подавив рост бактерий и поспособствовав заживлению.

Коэльо комментирует: «Мы протестировали некоторые особенно перспективные пептиды, но также провели испытания с пептидами, выбранными полностью случайным образом из нашего набора данных (чтобы дать непредвзятую оценку качеству выборки)».

Ученые выяснили, что 79 пептидов могут нарушать бактериальные мембраны, а 63 избирательно воздействуют на устойчивые к антибиотикам бактерии, такие как стафилококк золотистый и кишечная палочка. Обнаруженные молекулы могут быть эффективны против некоторых из самых опасных и трудноизлечимых инфекций.

Дальнейшие доклинические испытания на мышах продемонстрировали поразительную эффективность двух пептидов, снизивших бактериальную нагрузку на четыре порядка. Их воздействие оказалось сравнимым с широко используемым антибиотиком полимиксином B.

Профессор Коэльо объяснил, что в ходе исследования они измеряли, насколько сильно пептиды снижают количество бактерий, и сравнивали этот эффект с действием обычного антибиотика, используемого в современных клиниках. Он отметил, что в отличие от антибиотиков, которые воздействуют на многие виды микроорганизмов, даже если они считаются «узкоспециализированными», новые пептиды могут быть намного более избирательными и атаковать только определенные виды патогенов.

Ученый также объяснил преимущества пептидов перед обычными антибиотиками: «Тот факт, что антибиотики нарушают нормальный состав микробиома кишечника, следует рассматривать как нежелательный побочный эффект их применения. Возможность уменьшить этот побочный эффект будет серьезным преимуществом».

Чтобы способствовать дальнейшим исследованиям и разработкам, команда создала AMPSphere — публичную базу данных со всеми выявленными пептидами. Ожидается, что этот ресурс ускорит открытие новых лекарств и внесет вклад в непрекращающуюся борьбу с устойчивостью инфекций к противомикробным препаратам.

«На данный момент мы продолжаем изучать базовые научные аспекты. То, что мы действительно хотели бы суметь сделать лучше, — это предсказывать и потенциально настраивать специфичность пептидов», — заключил Коэльо. «Мы также пытаемся разработать подходы, которые позволят быстрее отбирать кандидатов».

Используя возможности ИИ для исследования огромного генетического разнообразия природного мира, ученые открыли множество перспектив для разработки жизненно важных лекарств.