Команда исследователей из Массачусетского технологического института смогла обучить искусственный интеллект поиску новых фармакологических связей и нашла новый класс антибиотиков для лекарственно-устойчивых бактерий, передает BaigeNews.kz со ссылкой на Euronews.
Открытие нового соединения, которое может убить устойчивую к лекарствам бактерию, которая ежегодно убивает тысячи людей во всем мире, может стать поворотным моментом в борьбе с устойчивостью к антибиотикам.
"Идея заключалась в том, что мы могли увидеть, что было изучено моделями, чтобы сделать свои прогнозы о том, что определенные молекулы могут стать хорошими антибиотиками, — сказал Джеймс Коллинз, профессор медицинской инженерии и науки в Массачусетском технологическом институте (MIT) и один из авторов исследования. - Наша работа обеспечивает структуру, которая является эффективной, ресурсоэффективной и механистически проницательной с точки зрения химической структуры, чего у нас не было до сих пор".
Результаты были опубликованы в журнале Nature в соавторстве с командой из 21 исследователя.
Команда использовала модель глубокого обучения для прогнозирования активности и токсичности нового соединения. Глубокое обучение включает в себя использование искусственных нейронных сетей для автоматического обучения и представления признаков из данных без явного программирования.
Он все чаще применяется при разработке лекарств для ускорения идентификации потенциальных кандидатов в лекарственные препараты, прогнозирования их свойств и оптимизации процесса разработки лекарств.
В данном случае исследователи сосредоточились на метициллин-резистентном золотистом стафилококке (MRSA). Инфекции, вызванные MRSA, могут варьироваться от легких кожных инфекций до более тяжелых и потенциально опасных для жизни состояний, таких как пневмония и инфекции кровотока.
По данным Европейского центра профилактики и контроля заболеваний (ECDC), в Европейском союзе ежегодно происходит почти 150 000 случаев заражения MRSA, в то время как почти 35 000 человек ежегодно умирают в блоке от инфекций, устойчивых к противомикробным препаратам.