Разработка новых лекарственных препаратов, особенно антибиотиков, является одной из самых сложных и насущных задач современной медицины. Сегодня на помощь ученым приходит искусственный интеллект (ИИ), который кардинально меняет подход к созданию лекарств. ИИ не просто перебирает варианты — он анализирует молекулярные структуры, прогнозирует их свойства и целенаправленно генерирует новые соединения, одновременно оценивая их безопасность для человека.
Алгоритмы способны исследовать сотни миллионов химических соединений, выявляя среди них вещества с потенциалом стать новыми антибиотиками. Ключевая цель — найти молекулы с принципиально новым механизмом действия, чтобы преодолеть растущую устойчивость бактерий к существующим препаратам.
Ярким примером такого подхода стала работа команды из IBM Research, которая представила инновационную методологию создания антибиотиков с помощью ИИ.
Проблема антибиотикорезистентности достигла глобальных масштабов. С момента открытия пенициллина бактерии эволюционировали, выработав устойчивость ко многим препаратам. Появились целые классы «супербактерий», против которых бессильны большинство известных антибиотиков.
Борьба с такими инфекциями требует комплексной терапии с использованием сильнодействующих лекарств, что создает дополнительную нагрузку на организм. Эксперты предупреждают: если не остановить распространение устойчивых бактерий, к 2050 году они могут стать причиной смерти 10 миллионов человек ежегодно. Именно поэтому ускорение и оптимизация процесса создания новых антибиотиков — вопрос первостепенной важности.
Принцип работы ИИ-системы от IBM
Ученые разработали генеративную модель, которая обучается на известных пептидных последовательностях, изучая взаимосвязь между структурой молекул и их функциями. Затем применяется механизм контролируемой выборки скрытых атрибутов (CLaSS). Этот этап позволяет системе, опираясь на полученные знания, создавать совершенно новые пептидные последовательности, отвечающие заданным критериям — например, высокой антибактериальной активности.
Исследователи подчеркивают, что эффективность — не единственная цель. Не менее критична безопасность нового препарата. Поэтому ИИ также настроен на минимизацию потенциальной токсичности и побочных эффектов на этапе проектирования молекулы.
Эффективность подхода подтверждается результатами: всего за 48 дней эксперимента система предложила 20 перспективных молекулярных формул. Два из этих соединений показали многообещающие результаты и успешно прошли первые доклинические испытания на животных.
Реальные успехи: антибиотики, созданные искусственным интеллектом
Другой прорыв совершили исследователи из Массачусетского технологического института (MIT). Используя алгоритмы машинного обучения, они открыли мощный антибиотик, названный галицином (halicin) — в честь суперкомпьютера HAL 9000 из фильма «Космическая одиссея 2001 года».
Обратите внимание: Медицина и Искусственный Интеллект: как ИИ может принести пользу индустрии здравоохранения..
Интересно, что изначально галицин изучался как потенциальное средство от диабета. Однако скрининг с помощью ИИ выявил его неожиданные антибактериальные свойства. В лабораторных тестах вещество продемонстрировало высокую эффективность против десятков штаммов бактерий, включая возбудителей туберкулеза и других опасных, устойчивых к лечению патогенов.
Главное преимущество ИИ — беспрецедентная скорость и масштаб анализа. Традиционные методы скрининга требуют огромных финансовых и временных затрат, позволяя проверить лишь ограниченное число соединений. Искусственный интеллект же может виртуально проанализировать миллионы химических структур, быстро выявляя среди них наиболее перспективные кандидаты.
Процесс обучения нейросетей для открытия лекарств
Для обучения модели в MIT использовали базу из примерно 2500 известных соединений. В нее вошли 1700 препаратов, одобренных FDA (Управлением по санитарному надзору США), и 800 природных веществ с доказанной биологической активностью. Нейросеть выявила закономерности, связывающие химическую структуру с антибактериальным эффектом.
Затем обученная модель проанализировала библиотеку из 6000 новых соединений. Результатом стало обнаружение молекулы галицина, которая не только показала прогнозируемую высокую активность, но и обладала структурой, кардинально отличающейся от всех известных антибиотиков. Это открывает путь к преодолению существующей резистентности.
Хотя идея применения ИИ в фармакологии не нова, именно современные нейросети достигли уровня, позволяющего им самостоятельно изучать молекулы и с высокой точностью прогнозировать их свойства, что знаменует новую эру в дизайне лекарств.
Создание антибиотиков с помощью искусственного интеллекта — это значительный прорыв, который имеет все шансы кардинально изменить борьбу с инфекционными заболеваниями, спасти миллионы жизней и увеличить продолжительность здоровой жизни человечества.
Как внедрить технологии ИИ в вашу деятельность
Если вы рассматриваете возможности применения искусственного интеллекта для оптимизации процессов или создания инноваций в своей сфере, наша команда готова помочь. Оставьте заявку на сайте или свяжитесь с нами удобным для вас способом для консультации.
Команда Ivanov Lab рассматривает искусственный интеллект не как замену человека, а как мощный инструмент, расширяющий человеческие возможности и дополняющий экспертизу.
Если вам понравилась эта статья, ставьте лайки и подписывайтесь на наши обновления — мы подготовим еще много интересных материалов.
Больше интересных статей здесь: Медицина.
Источник статьи: Как искусственный интеллект создает лекарства.
