Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) использовали генеративный ИИ для создания двух принципиально новых антибиотиков против супербактерий. Алгоритм проанализировал 36 миллионов химических соединений и спроектировал препараты атом за атомом, которые успешно уничтожили устойчивые к лекарствам штаммы гонореи и MRSA в лабораторных и животных тестах.
В отличие от предыдущих подходов, где ИИ просто сортировал существующие химические соединения, MIT-команда пошла дальше — они обучили генеративную модель создавать совершенно новые молекулы с нуля. Система изучила связь между химической структурой известных соединений и их способностью подавлять рост различных видов бактерий, после чего начала конструировать оригинальные препараты.
Процесс разработки включал два подхода: первый начинал с поиска перспективных фрагментов размером от 8 до 19 атомов в библиотеке из миллионов соединений, второй давал ИИ полную свободу действий с самого начала. Алгоритм также отфильтровывал молекулы, слишком похожие на существующие антибиотики, и исключал потенциально токсичные для человека варианты.
Из 80 лучших теоретических разработок против гонореи только 2 удалось синтезировать в лаборатории — это показывает главную проблему ИИ-дизайна лекарств: сложность производства. Профессор Джеймс Коллинз отмечает, что до клинических испытаний потребуется еще 1-2 года доработки, но потенциал технологии огромен.
Устойчивые к антибиотикам инфекции убивают более миллиона человек в год, а новых препаратов катастрофически не хватает уже десятилетия. ИИ может стать решением этой проблемы, позволяя быстро и дешево создавать молекулы и расширять арсенал в битве против супербактерий. Правда, остается экономическая проблема: как монетизировать препараты, которые нужно использовать как можно реже?
Источник новости и обложки: www.bbc.com
