Штучний інтелект знайшов нові антибіотики в отрутах тварин

Дослідники з Пенсільванського університету розробили революційний підхід до пошуку нових антибіотиків, використовуючи штучний інтелект для аналізу отрут тварин. Система глибокого навчання під назвою APEX дозволила вченим проаналізувати величезну базу даних отрут і виявити потенційні антимікробні сполуки, які можуть стати основою для нових ліків проти стійких до антибіотиків бактерій.

Зростання кількості патогенів, стійких до антибіотиків, особливо грамнегативних бактерій, підкреслює нагальну потребу в розробці нових терапевтичних засобів. Традиційні методи пошуку нових антибіотиків часто виявляються неефективними або надто повільними для боротьби з швидко еволюціонуючими резистентними штамами бактерій.

Отрути тварин становлять величезний і значною мірою невикористаний резервуар біоактивних молекул з антимікробним потенціалом. Ці природні сполуки еволюціонували протягом мільйонів років як засоби захисту та полювання, що робить їх особливо перспективними для медичного застосування.

У новому дослідженні команда під керівництвом Сезара де ла Фуенте використала систему глибокого навчання APEX для аналізу бази даних, що містила 16 123 білки отрут і 40 626 260 зашифрованих пептидів отрут. Цей масштабний аналіз дозволив алгоритму виявити 386 кандидатних пептидів, які структурно та функціонально відрізняються від відомих антимікробних пептидів.

Сезар де ла Фуенте підкреслив унікальність цього підходу, зазначивши, що отрути є еволюційними шедеврами, проте їхній антимікробний потенціал майже не досліджувався. Система APEX дозволяє сканувати величезний хімічний простір всього за кілька годин і виявляти пептиди з виключним потенціалом для боротьби з найстійкішими патогенами у світі.

Після комп'ютерного відбору вчені синтезували 58 пептидів отрут для лабораторного тестування. Результати виявилися надзвичайно обнадійливими: 53 з них продемонстрували здатність знищувати стійкі до ліків бактерії, включаючи Escherichia coli та Staphylococcus aureus, при дозах, які були безпечними для червоних кров'яних клітин людини.

Марсело Торрес, співавтор дослідження, підкреслив важливість поєднання обчислювального відбору з традиційними лабораторними експериментами. Цей підхід дозволив провести одне з найбільш комплексних досліджень антибіотиків, отриманих з отрут, на сьогоднішній день.

Платформа змогла картографувати понад 2000 повністю нових антибактеріальних мотивів. Ці мотиви являють собою короткі, специфічні послідовності амінокислот у білку або пептиді, які відповідають за їхню здатність вбивати або пригнічувати ріст бактерій. Чанге Гуан, співавтор дослідження, зазначив, що команда зараз працює над удосконаленням найкращих пептидних кандидатів, які можуть призвести до створення нових антибіотиків, через модифікації в галузі медичної хімії.

Дослідження має особливе значення в контексті глобальної кризи антибіотикорезистентності. Всесвітня організація охорони здоров'я визнала стійкість до антибіотиків однією з найбільших загроз для глобального здоров'я. Щороку мільйони людей страждають від інфекцій, викликаних резистентними бактеріями, і традиційні антибіотики стають все менш ефективними.

Використання штучного інтелекту в цьому дослідженні демонструє потужність сучасних обчислювальних методів у прискоренні наукових відкриттів. Замість того щоб витрачати роки на ручний аналіз тисяч сполук, дослідники змогли швидко ідентифікувати найперспективніші кандидати для подальшого тестування.

Методологія дослідження включала кілька етапів. Спочатку система APEX проаналізувала величезну базу даних пептидів отрут, використовуючи алгоритми машинного навчання для прогнозування антимікробної активності. Потім найперспективніші кандидати були відібрані для синтезу та лабораторного тестування на різних штамах бактерій.

Результати тестування показали, що більшість синтезованих пептидів демонструють селективну токсичність проти бактерій, не завдаючи шкоди людським клітинам. Це критично важливо для розробки безпечних терапевтичних засобів.

Дослідження також виявило нові механізми дії антимікробних пептидів, що може допомогти в розумінні того, як ці сполуки взаємодіють з бактеріальними клітинами. Це знання може бути використане для подальшого удосконалення ефективності та специфічності нових антибіотиків.

Команда дослідників планує продовжити роботу над оптимізацією найперспективніших пептидних кандидатів. Це включатиме модифікацію їхньої структури для покращення стабільності, біодоступності та терапевтичного індексу.

Результати дослідження були опубліковані в престижному науковому журналі Nature Communications, що підтверджує високу якість та значущість проведеної роботи. Публікація детально описує методологію, результати експериментів та потенційні напрямки для майбутніх досліджень.

Це дослідження відкриває нові перспективи для розробки антибіотиків наступного покоління, які можуть ефективно боротися з мультирезистентними бактеріями. Поєднання природних ресурсів отрут з сучасними технологіями штучного інтелекту створює потужну платформу для прискореного відкриття нових лікарських засобів.