Ученые создали с помощью ИИ два новых препарата, эффективных против устойчивых к антибиотикам бактерий

Ученые из Массачусетского технологического института разработали с помощью искусственного интеллекта два потенциальных антибиотика, способных уничтожать устойчивые к лекарствам гонорею и золотистый стафилококк MRSA, сообщает Би-би-си. Препараты были созданы ИИ «атом за атомом» и показали эффективность при тестировании в лабораторных условиях и на животных.

Исследователи использовали генеративный ИИ для анализа 36 млн химических соединений, включая те, которые еще не существуют или не были обнаружены. Система изучила химическую структуру известных веществ и данные об их воздействии на различные виды бактерий, после чего научилась понимать, как молекулярные структуры влияют на микроорганизмы. В процессе разработки ИИ исключал соединения, слишком похожие на существующие антибиотики, а также потенциально токсичные для человека.

Профессор Джеймс Коллинз из Массачусетского технологического института заявил, что генеративный ИИ может использоваться для создания совершенно новых антибиотиков.

«ИИ позволяет нам быстро и дешево создавать молекулы, расширяя наш арсенал и давая преимущество в борьбе с генами супербактерий», — пояснил профессор.

Несмотря на многообещающие результаты, препараты пока не готовы к клиническим испытаниям и потребуют доработки в течение года или двух лет. Эксперты отмечают значительный потенциал исследования, но подчеркивают необходимость тщательного тестирования безопасности и эффективности новых лекарств.

Отмечается, что проблема устойчивых к антибиотикам инфекций приводит к более чем миллиону смертей в год. Чрезмерное использование антибиотиков способствует эволюции бактерий, которые научились избегать воздействия препаратов, а новых антибиотиков не появлялось десятилетиями. Исследователи надеются, что ИИ может положить начало «второму золотому веку» в истории антибиотиков.

Ранее ученые обнаружили в археях — древнейших микроорганизмах на Земле — потенциал для создания новых антибиотиков. Используя технологии машинного обучения, исследователи проанализировали 233 вида архей и выявили в них более 12 тысяч молекул с потенциальной антимикробной активностью.