Учените откриват първите нови антибиотици от над 60 години, използвайки AI

Нов клас антибиотици за устойчив на медикаменти Staphylococcus aureus (MRSA) беше открит благодарение на по-прозрачни модели на надълбоко образование, демонстрира ново изследване.

Използването на изкуствен интелект (AI) се оказва революционно, когато става дума за медицина, като технологията в този момент оказва помощ на учените да отключат първите нови антибиотици от 60 години насам.

Откриването на ново съединяване, което може да убие резистентна към медикаменти бактерия, която убива хиляди по света всяка година, може да се окаже повратна точка в битката против антибиотичната устойчивост.

„ Прозрението тук беше, че можем да вижте какво е научено от моделите, с цел да създадат своите прогнози, че избрани молекули биха създали положителни антибиотици, ” Джеймс Колинс, професор по здравно инженерство и просвета в Масачузетския софтуерен институт (MIT) и един от създателите на проучването,

„ Нашата работа обезпечава рамка, която е ефикасна във времето, ресурсите и механично проницателна, от позиция на химическата конструкция, по способи, които не сме имали до момента. “

Резултатите бяха оповестени през днешния ден в и в съавторство от екип от 21 откриватели.

„ Отворете черната кутия “

Екипът зад плана употребява модел на задълбочено образование за прогнозиране на интензивността и токсичността на новото съединяване.

Дълбокото образование включва потреблението на изкуствени невронни мрежи за автоматизирано учене и показване на функционалности от данни без категорично програмиране.

Все повече се ползва при откриването на медикаменти, с цел да се форсира идентифицирането на евентуални претенденти за медикаменти, да се плануват техните свойства и да се усъвършенства процеса на създаване на медикаменти.

В този случай откривателите се концентрираха върху резистентния към метицилин Staphylococcus aureus (MRSA). ).

Инфекциите с MRSA могат да варират от леки кожни инфекции до по-тежки и евентуално животозастрашаващи положения като пневмония и инфекции на кръвния поток.

до момента в който съвсем 35 000 души умират годишно в блока от инфекции, устойчиви на антимикробни средства, съгласно Европейския център за предварителна защита и надзор на болесттите (ECDC).

Екипът от откриватели на MIT образова екстензивно уголемен модел на надълбоко образование, употребявайки разширени набори от данни.

За да се основат данните за образование, почти 39 000 съединения бяха оценени за тяхната антибиотична интензивност против MRSA. Впоследствие както получените данни, по този начин и детайлности по отношение на химичните структури на съединенията бяха въведени в модела.

„ Това, което си поставихме за цел в това проучване, беше да отворим черната кутия. Тези модели се състоят от доста огромен брой калкулации, които имитират невронни връзки, и никой в действителност не знае какво се случва под капака “, сподели Феликс Уонг, постдоктор в MIT и Харвард и един от водещите създатели на проучването.

Откриване на ново съединяване

За да уточняват избора на евентуални медикаменти, откривателите са употребявали три спомагателни модела за надълбоко образование. Тези модели бяха подготвени да правят оценка токсичността на съединения върху три разнообразни вида човешки кафези.

Чрез консолидираното на тези прогнози за токсичност с авансово избраната антимикробна интензивност, откривателите показаха съединения, способни дейно да се борят с микробите с минимално увреждане на човешкото тяло.

С помощта на този набор от модели бяха тествани почти 12 милиона налични в комерсиалната мрежа съединения.

Моделите идентифицираха съединения от пет разнообразни класа, категоризирани въз основа на характерни химични подструктури в границите на молекули, които демонстрират планувана интензивност против MRSA.

Впоследствие откривателите получиха към 280 от тези съединения и организираха проби против MRSA в лабораторни условия. Този метод ги накара да разпознават два обещаващи претенденти за антибиотици от един и същи клас.

В опити, включващи два модела на мишки - един за кожна зараза с MRSA и различен за систематична зараза с MRSA - всяко от тези съединения понижи популацията на MRSA с коефициент 10.