Бактерии эволюционируют, но наука ответила цифровым оружием — ИИ предложил десятки лекарств

Мир вступает в новый этап борьбы с инфекциями: российские учёные создали систему на основе искусственного интеллекта, которая автоматически ищет потенциальные антибиотики. Уже сейчас алгоритм предложил 56 соединений, способных подавлять резистентные штаммы кишечной палочки. Хотя до реальных лекарств дойдут лишь единицы из них, исследователи уверены: новый подход позволит сократить процесс разработки препаратов на месяцы, а то и годы.

Зачем нужны новые антибиотики

Антибиотики работают, блокируя белки бактерий и мешая им размножаться. Но со временем микробы приспосабливаются: меняют структуру белков, и препараты перестают действовать. Этот процесс известен как антибиотикорезистентность. По прогнозам ВОЗ, к середине века устойчивые инфекции могут ежегодно уносить миллионы жизней, если не появятся новые классы лекарств.

Поэтому фармацевты по всему миру ищут соединения, которые бактерии пока не научились обходить. Но классический путь поиска — высокопроизводительный скрининг — слишком долгий. Тысячи молекул приходится проверять на токсичность, способность связываться с белками и возможность синтеза. На это уходят недели и даже месяцы.

Как работает новый алгоритм

Учёные ИТМО пошли дальше и обучили систему машинного обучения искать соединения сразу по нескольким критериям. В отличие от большинства существующих моделей, которые проверяют активность молекулы только на один белок, новый алгоритм ориентируется на два белка одновременно. Это снижает риск, что бактерия быстро выработает устойчивость.

Для эксперимента исследователи использовали штаммы кишечной палочки. ИИ предложил 56 соединений на основе бензимидазола. Препаратов с этим компонентом на рынке немного, и это делает направление особенно перспективным.

Система учитывает не только биологическую активность, но и отсутствие токсичности, вероятность синтеза, а также сходство с уже существующими лекарствами. По данным разработчиков, точность прогнозов достигает 81%.

"Если результаты покажут высокую эффективность наших соединений, то можно будет подумать о патенте. Как раз такую лабораторию мы сейчас ищем", — рассказала аспирантка ИТМО Анастасия Орлова.

Что дальше

Теперь молекулы предстоит проверить в лаборатории. Обычно из десятков кандидатов жизнеспособными оказываются один или два. Их ждёт длинный путь: сначала тесты на клетках, потом эксперименты на животных и лишь затем — клинические исследования на людях.

Тем не менее, даже единичные успешные соединения могут стать прорывом. Уже проведённое компьютерное моделирование показало, что часть новых молекул эффективнее зарегистрированного антибиотика новобиоцина.

Сравнение методов поиска антибиотиков

Советы шаг за шагом: путь молекулы к лекарству

1. Генерация соединений ИИ.

2. Отбор наиболее перспективных по компьютерному моделированию.

3. Проверка активности в клеточных экспериментах.

4. Испытания на животных.

5. Клинические исследования на людях.

6. Регистрация и вывод препарата на рынок.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: полагаться только на вычислительные методы.

• Последствие: на рынок могут попасть малоэффективные или токсичные препараты.

• Альтернатива: совмещать моделирование с экспериментальной проверкой.

• Ошибка: разрабатывать лекарства лишь под один белок.

• Последствие: быстрая потеря эффективности из-за мутаций.

• Альтернатива: создавать молекулы с многоточечным действием.

А что если…

А что если алгоритм удастся адаптировать не только под кишечную палочку, но и под другие патогены? Тогда появится шанс бороться с сальмонеллой, клебсиеллой, менингококком и даже грибковыми и вирусными инфекциями. В таком случае ИИ станет универсальным инструментом для фармацевтики.

Плюсы и минусы подхода

FAQ

Сколько реально антибиотиков получится из 56 соединений?
Обычно только один-два кандидата проходят все этапы до готового лекарства.

Что делает систему ИТМО уникальной?
Она ищет молекулы сразу с несколькими свойствами: активность против двух белков, отсутствие токсичности, возможность синтеза.

Когда появятся первые препараты?
Не раньше, чем через несколько лет, поскольку впереди масштабные лабораторные и клинические испытания.

Мифы и правда

• Миф: искусственный интеллект сразу создаёт готовое лекарство.
  Правда: он лишь предлагает кандидатов, которые потом проходят длинный путь проверок.

• Миф: антибиотики полностью победят бактерии.
  Правда: микробы всегда эволюционируют, поэтому "гонка вооружений" бесконечна.

• Миф: новые лекарства появятся мгновенно.
  Правда: даже с ИИ процесс займёт годы, но будет быстрее, чем традиционными методами.

Интересные факты

• На создание классического антибиотика уходит до 10-15 лет.
• В XX веке антибиотики спасли сотни миллионов жизней, но сегодня резистентность стала глобальной угрозой.
• Первый успешный антибиотик, пенициллин, был открыт случайно, а теперь в поиске новых соединений помогают суперкомпьютеры.

Исторический контекст

1. 1928 год: Александр Флеминг открыл пенициллин.

2. 1940-1960-е: "золотой век" антибиотиков, открытие множества препаратов.

3. 2000-е: резистентность становится глобальной проблемой.

4. 2020-е: искусственный интеллект подключается к разработке новых антибиотиков.

5. 2025 год: алгоритм ИТМО предлагает 56 соединений против кишечной палочки.