Искусственный интеллект ищет новые антибиотики

Быстрое появление новых антибиотикорезистентных бактерий вызывает потребность в новых антибиотиках. Чтобы решить эту проблему, исследователи обучили нейросеть предсказывать, будет ли та или иная молекула обладать антибактериальной активностью. Для этого был использован подход глубокого обучения — совокупность методов, основанных на обучении машины представлениям (feature/representation learning), а не специализированным алгоритмам под конкретные задачи.

Новый метод машинного обучения протестировали на библиотеках химических соединений. В Drug Repurposing Hub Института Брода обнаружили вещество, которое отличается по структуре от известных антибиотиков, однако демонстрирует бактерицидную активность против широкого филогенетического спектра патогенов, включая Mycobacterium tuberculosis и карпабенем-устойчивых энтеробактерий Enterobacteriaceae. Вещество получило название «галицин» (halicin) в честь HAL — искусственного интеллекта из фильма «2001 год: Космическая одиссея» по одноименному произведению Артура Кларка. Механизм действия галицина также оригинален: он не блокирует ферменты синтеза клеточной стенки или репарации ДНК, как это делают многие другие антибиотики, а прерывает ток протонов через мембрану, что приводит к гибели клеток.

«Когда вы имеете дело с молекулой, которая, вероятно, ассоциируется с мембранными компонентами, клетка не обязательно сможет приобрести одну или две мутации, чтобы изменить химический состав внешней мембраны. Подобные мутации, как правило, гораздо сложнее получить в ходе эволюции», — говорит первый автор статьи Джонатан Стокс, постдок в MIT и Институте Брода.

Галицин уничтожал кишечную палочку в метаболически репрессированном состоянии (в буфере, не содержащем питательных веществ), в отличие, например, от ампициллина, эффективного только в отношении метаболически активных бактериальных клеток. Кроме того, он уничтожал клетки кишечной палочки, пережившие обработку ампициллином. Эффективность галицина против Clostridioides difficile и панрезистентной (устойчивой ко всем антибиотикам в стандартной панели) Acinetobacter baumannii подтверждена на мышиных моделях, как и его низкая токсичность.

Другие алгоритмы по поиску антибиотиков, не способные к самообучению, не отнесли галицин к бактерицидным веществам. Помимо идентификации галицина, новая нейросеть среди более 107 миллионов молекул, выбранных из базы данных ZINC15, обнаружила еще 23 кандидатных молекулы, далеких по структуре от всех известных антибиотиков, но предположительно обладающих антибактериальной активностью, причем 8 из них оказались эффективными как минимум против одного патогена в «мокром» эксперименте. Джейкоб Дюран, биоинформатик из Питтсбургского университета, не участвовавший в работе, считает, что этот подход поможет находить и другие новые лекарства, например, против рака и нейродегенеративных заболеваний.