Vědci objevili nová antibiotika pro bakterie Staphylococcus aureus (MRSA) odolné vůči lékům. Objev se uskutečnil díky transparentnějším modelům hlubokého učení.
Využití AI k odhalení nových antibiotik
Využití umělé inteligence (AI) se ukazuje jako převratné, pokud jde o medicínu. Tato technologie nyní pomáhá vědcům odhalit první nová antibiotika za posledních 60 let.
Objev nové sloučeniny, která dokáže zničit bakterii odolnou vůči lékům, jež každoročně zabíjí tisíce lidí po celém světě, by se mohl ukázat jako zlomový bod v boji proti rezistenci vůči antibiotikům.
„Poznatek v tomto případě spočíval v tom, že jsme mohli vidět, co se modely naučily, aby mohly předpovědět, že určité molekuly se stanou dobrými antibiotiky,“ uvedl James Collins, profesor lékařského inženýrství a vědy na Massachusettském technologickém institutu (MIT) a jeden z autorů studie.
„Naše práce poskytuje rámec, který je časově i zdrojově nenáročný a mechanisticky pronikavý z hlediska chemické struktury způsobem, který jsme doposud neměli k dispozici.“ Výsledky se objevily v časopise Nature a jejich spoluautorem je tým 21 vědců.
K předpovědi napomohl model hlubokého učení
Tým, který za projektem stojí, použil k předpovědi aktivity a toxicity nové sloučeniny model hlubokého učení. Hluboké učení zahrnuje použití umělých neuronových sítí k automatickému učení a reprezentaci vlastností z dat bez explicitního programování.
Stále častěji se uplatňuje při objevování léčiv, aby se urychlila identifikace potenciálních kandidátů na léčiva, předpověděly jejich vlastnosti a optimalizoval proces vývoje léčiv.
V tomto případě se výzkumníci zaměřili na methicilin-rezistentní Staphylococcus aureus (MRSA). Infekce vyvolané MRSA mohou být různé. A to od mírných kožních infekcí až po závažnější a potenciálně život ohrožující stavy (zápal plic a infekce krevního řečiště).
Podle Evropského centra pro prevenci a kontrolu nemocí (ECDC) se v Evropské unii každoročně objeví téměř 150 000 infekcí MRSA. Navíc téměř 35 000 lidí v tomto bloku ročně zemře na infekce rezistentní vůči antimikrobiálním látkám.
Tým výzkumníků z MIT trénoval rozsáhle rozšířený model hlubokého učení pomocí rozšířených souborů dat.
Vyhodnocení
K vytvoření trénovacích dat se vyhodnotilo přibližně 39 000 sloučenin z hlediska jejich antibiotické aktivity proti MRSA. Následně byla do modelu vložena jak výsledná data, tak podrobnosti týkající se chemické struktury sloučenin.
„V této studii jsme si dali za cíl otevřít černou skříňku. Tyto modely se skládají z velmi velkého množství výpočtů, které napodobují nervová spojení. Nikdo ani pořádně neví, co se děje uvnitř.“ Řekl Felix Wong, postdoktorand na MIT a Harvardu a jeden z hlavních autorů studie.
Objev nové sloučeniny
Pro zpřesnění výběru potenciálních léčiv vědci použili tři další modely hlubokého učení. Tyto modely byly vyškoleny k hodnocení toxicity sloučenin na třech různých typech lidských buněk.
Integrací těchto předpovědí toxicity s dříve určenou antimikrobiální aktivitou vědci vytipovali sloučeniny schopné účinně bojovat proti mikrobům s minimálním poškozením lidského těla. Pomocí této sady modelů bylo prověřeno přibližně 12 milionů komerčně dostupných sloučenin.
Modely identifikovaly sloučeniny z pěti různých tříd, rozdělených do kategorií na základě specifických chemických substruktur v molekulách, které vykazovaly předpokládanou aktivitu proti MRSA.
Následně vědci získali přibližně 280 těchto sloučenin a provedli testy proti MRSA v laboratorních podmínkách. Tento přístup je přivedl k identifikaci dvou slibných kandidátů na antibiotika ze stejné třídy.
V pokusech na dvou myších modelech – jednom pro kožní infekci MRSA a druhém pro systémovou infekci MRSA – každá z těchto sloučenin snížila populaci MRSA desetinásobně.
Zdroje: Euronews, Vapol
