Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) использовали искусственный интеллект для открытия нового класса соединений, способных убивать метициллин-резистентный стафилококк (MRSA), бактерию, устойчивую к лекарствам. Эти соединения обладают низкой токсичностью для человеческих клеток, что делает их потенциальными кандидатами в лекарства.
Важным аспектом их подхода было использование алгоритма поиска по дереву Монте-Карло для лучшего объяснения моделей глубокого обучения. Это позволило исследователям понять, как модели пришли к своим предсказаниям, и определить, какие субструктуры молекул, вероятно, ответственны за их антимикробную активность.
Для уточнения выбора потенциальных лекарств они обучили три дополнительные модели для предсказания токсичности соединений для трех типов человеческих клеток. Сочетая эти данные с предсказаниями антимикробной активности, они смогли найти соединения, которые убивают микробы, имея минимальные негативные эффекты на людей.
Команда отобрала около 12 миллионов коммерчески доступных соединений и выявила пять различных классов с вероятной активностью против MRSA. Два соединения в частности выделились как перспективные кандидаты в антибиотики, уменьшив популяцию MRSA в десять раз в двух моделях на мышах. Эти соединения, по-видимому, работают, нарушая способность бактерий поддерживать электрохимический градиент через их клеточные мембраны, что необходимо для ключевых клеточных функций.
Исследование было передано в Phare Bio, некоммерческую организацию, основанную некоторыми участниками исследования, которая проведет более подробный анализ химических свойств соединений и потенциальных клинических применений. Тем временем лаборатория работает над разработкой дополнительных кандидатов в лекарства на основе результатов нового исследования.
Исследователи считают, что их подход на основе ИИ можно легко перенести на открытие новых классов антибиотиков против различных патогенов. “Мы уже используем аналогичные подходы, основанные на химических субструктурах, для дизайна соединений с нуля, и, конечно, мы можем легко применить этот подход для открытия новых классов антибиотиков против различных патогенов”, – говорит Феликс Вонг, постдокторский научный сотрудник Института медицинской инженерии и науки (IMES) в MIT и Гарвардском университете.
В исследовании также участвовали исследователи из Лейбниц-института исследования полимеров и Центра биоматериалов Макса Бергманна в Германии.
15 Апр 2024
696