Ученые научили ИИ искать антибиотики против супербактерий

Международная группа исследователей представила новый подход к разработке антибиотиков, в котором генеративный искусственный интеллект работает вместе с физическим моделированием.

Такая схема позволяет не просто создавать миллионы потенциальных лекарственных молекул, но и сразу оценивать, насколько эффективно и безопасно они могут действовать против бактерий. Авторы считают, что технология способна значительно ускорить поиск препаратов для борьбы с инфекциями, устойчивыми к существующим антибиотикам.

Необходимость новых методов становится все более острой. По оценкам исследователей, к 2050 году инфекции, вызванные бактериями, устойчивыми к антибиотикам, могут быть связаны более чем с 8 миллионами смертей ежегодно. Одновременно разработка одного нового антибактериального препарата остается чрезвычайно дорогим и длительным процессом: путь от идеи до появления лекарства на рынке может занимать около 10 лет и обходиться более чем в 1 миллиард долларов. При этом даже успешные препараты со временем нередко теряют эффективность, поскольку бактерии вырабатывают устойчивость.

Новая технология предлагает изменить сам принцип поиска лекарств. Генеративный искусственный интеллект способен за короткое время создавать миллионы вариантов молекул, которые потенциально могут стать антибиотиками. Однако сам по себе алгоритм не понимает, действительно ли эти соединения уничтожат бактерии и окажутся безопасными для человека. Поэтому ученые добавили второй этап — физическое моделирование.

С помощью компьютерных расчетов исследователи изучают поведение каждой молекулы на уровне отдельных атомов. Модель показывает, как потенциальный антибиотик взаимодействует с мембраной бактериальной клетки, способен ли встроиться в нее, нарушить ее целостность и уничтожить микроорганизм. Одновременно оценивается вероятность повреждения мембран клеток человека, что позволяет заранее отсеивать потенциально токсичные соединения.

Особое внимание исследователи уделяют антимикробным пептидам — коротким белковым молекулам, которые входят в состав естественной иммунной защиты многих живых организмов. В отличие от традиционных антибиотиков, воздействующих на отдельные ферменты или процессы внутри бактерии, такие пептиды часто атакуют саму оболочку микробной клетки. Из-за этого бактериям значительно сложнее выработать устойчивость к подобному механизму действия.

Главное преимущество новой технологии заключается не в создании готового лекарства, а в резком сокращении числа соединений, которые необходимо проверять в лаборатории. В современной фармакологии исследователи сталкиваются с огромным химическим пространством, где существуют практически бесконечные комбинации молекул. Подавляющее большинство из них никогда не станет лекарством. Искусственный интеллект способен быстро предложить наиболее перспективные варианты, а физическое моделирование — отбросить те, которые окажутся неэффективными или опасными.

Авторы подчеркивают, что метод пока находится на этапе научной разработки и не означает появления нового антибиотика в ближайшее время. Любая перспективная молекула по-прежнему должна пройти лабораторные исследования, испытания на животных и несколько этапов клинических исследований с участием людей. Однако предложенный подход может существенно ускорить самый трудоемкий этап — поиск действительно перспективных соединений среди миллионов возможных вариантов.

Если технология подтвердит свою эффективность, она сможет изменить подход к разработке антибактериальных препаратов. Вместо многолетнего перебора огромного числа химических соединений исследователи получат инструмент, который позволит сосредоточиться на наиболее перспективных кандидатах и быстрее создавать лекарства против бактерий, уже переставших реагировать на существующие антибиотики.

Читайте также: Ученые выяснили, почему морские животные мельчают при потеплении