Искусственный интеллект нашел антибиотик от коронавируса

Устойчивость бактерий к антибиотикам — одна из важнейших проблем современной медицины. Ежегодно в результате того, что медики не могут справиться с бактериальными инфекциями, в мире умирают более сотни тысяч человек. Решить проблему резистентности бактерий к уже существующим препаратам медикам может помочь неожиданный союзник — нейронные сети. Ученые из Массачусетского технологического института продемонстрировали, что правильно обученные нейросети могут успешно подбирать новые антибиотики из миллионов молекул-кандидатов.

Почему многие антибиотики работают все хуже

Упрощенно механизм приспособления бактерий к антибиотикам можно описать так: в бактериальной ДНК постоянно происходят случайные мутации, и благодаря огромной численности бактерий, почти всегда есть ненулевая вероятность, что хоть какие-то из этих мутаций позволят соответствующим особям выжить в новых условиях. При этом вся остальная популяция может погибнуть, но выжившие быстро размножатся и займут их места. И если кипячения или, скажем, сильного облучения большинство видов все-таки не перенесут, то не реагировать на антибиотики многие бактерии учатся весьма успешно — нужно только, чтобы им хватило на это времени. Постепенно его обязательно начинает хватать. Например, уже к началу 1970-х годов большая часть бактерий из вида гонококков развили твердую устойчивость к антибиотикам группы пенициллина.

Обычно здесь работает простой принцип: чем реже вы употребляете антибиотики, тем меньше шансов у сообществ бактерий к ним приспособиться. Это касается как отдельных людей, так и целых континентов, ими населенных. К сожалению, если большинство бактерий на планете уже выработало резистентность к какому-то веществу, то, скорее всего, и те бактерии, из-за которых заболели вы, тоже будут к нему устойчивы — даже если вы никогда в жизни не употребляли вообще никаких антибиотиков.

Решение проблемы устойчивости требует множества одновременных усилий: сокращения их использования в сельском хозяйстве, регулирование их продаж и контроль за устойчивыми нозокомиальными — то есть больничными - штаммами. Но даже все эти усилия не будут слишком эффективны без открытия новых веществ — а эта задача с каждым днем становится все более непростой.

Первый антибиотик — пенициллин, был открыт, как известно, случайно: в чашку с бактериальной культурой попал производящий его грибок. Тем не менее, автор открытия Александр Флеминг получил Нобелевскую премию, а сотни тысяч людей — спасение от целого ряда инфекций (по крайней мере, на некоторое время).

Как нейросети решают эту проблему

Одним из быстро набирающих популярность сейчас методов предсказаний и поиска взаимосвязей в биологических системах стали искусственные нейронные сети. Такая сеть до некоторой степени воспроизводит организацию нейронов в мозге, и по сути является набором простых вычислителей, связанных между собой и умеющих получать входные данные, передавать друг другу сигналы и формировать ответ. Чем сложнее архитектура этого набора, тем сложнее нейросеть, и тем более более сложные задачи она может научиться решать.

Пока эффективное применение нейронных сетей в биологии и медицине только начинается. В новой статье, опубликованной в журнале Cell, группа исследователей из Массачусетского технологического института (MIT) под руководством Джеймса Коллинза рассказала, что с помощью методов глубокого обучения (так называется совокупность методов машинного обучения, которыми пользуются нейросети) им удалось подвергнуть успешному скринингу миллионы кандидатов в антибиотики.

В ходе обучения нейросеть тренировали находить потенциальные антибиотики среди 2335 молекул, воздействие которых на модельную бактерию — кишечную палочку — было хорошо известно. Химическая структура каждой молекулы при этом кодировалась с помощью набора чисел, которые отвечали за взаимосвязи атомов. Задачей нейросети было обнаружить в таких структурах мотивы, которые по тем или иным причинам отвечают за их антимикробное действие.

Когда система научилась предсказывать свойства вещества по форме и составу молекулы на этой маленькой выборке, ей предоставили доступ к набору электронных библиотек веществ гораздо большего объема — в нем суммарно оказалось более ста миллионов молекул, причем подавляющее большинство из них на предмет воздействия на бактериальные клетки никогда не исследовались.

И что получилось?

Судя по результатам, опубликованным в Cell, оказалось, что тех закономерностей, которые способна подметить в строении антибактериальных веществ нейросеть, вполне достаточно, чтобы находить потенциальные антимикробные агенты среди самых разных соединений. А именно: из тех соединений, которым нейросеть предсказывала противобактериальное действие и про которые что-то в этом плане было известно, более половины действительно оказались работающими антибиотиками.

Кроме галицина, нейросеть предсказала еще по крайней мере восемь новых категорий соединений, которые могли бы обладать антибактериальными свойствами. Здесь она тоже нашла механизмы, которые никогда раньше не применялись в качестве антибактериальных; и по крайней мере два из них продемонстрировали успех в рамках лабораторных исследований. Ученые отмечают, что хотя такие результаты выглядят впечатляюще, в ходе дальнейших исследований подобного типа предстоит еще столкнуться со множеством трудностей.

Почему все не так просто

Это далеко не первая работа, в которой ученые пытаются применить силу нейросетей для поиска потенциальных лекарств. На самом деле, нейросети пытаются использовать для подбора новых антибиотиков уже больше двадцати лет. В последние годы выборки для обучения становятся все больше и сложнее, а полученные данные подтверждаются экспериментально. Так, в недавнем исследовании, опубликованном в Frontiers in Pharmacology, российским ученым удалось выявить по крайней мере два новых соединения с выраженной антимикробной активностью к нескольким бактериальным видам. Однако все эти работы сталкиваются с одной, но очень значительной проблемой — недостатком данных.

Нейросетям нужны достойные — большие и детализированные — обучающие выборки. Однако набор экспериментальных данных и знаний всех тонкостей структуры и механизмов действия различных веществ пока что все-таки ограничен. Кроме того, заранее неясно, какие аспекты тут окажутся важными, а какие нет. Проверять экспериментально все подряд не получится, потому что это связано с существенными затратами, а сама нейросеть зачастую бывает слишком оптимистичной: получая миллион кандидатов, она предлагает в ответ сотни хороших с ее точки зрения вариантов.

Полгода назад канадские ученые научили нейросеть предсказывать вероятность того, насколько часто больным с инфекциями мочевыводительных путей выписывают антибиотик, который сработает в их случае. Для этого они тренировали нейросеть на данных девятилетней медицинской истории большого числа пациентов, и проверяли, предскажет ли она правильно, что произошло на десятый год. Оказалось, что врачи прописывают неправильный антибиотик примерно в 8,5% случаев. Причем если бы они назначали его случайно, они бы ошибались почти так же часто — в 10% случаев. Нейросеть рекомендовала неправильный антибиотик только в 5% случаев, что, безусловно, несколько улучшает картину, хотя и не радикально. Однако стоит отметить, что это исследование было все же достаточно эмпирическим: характер данных о медицинской истории, о реакции пациентов на те или иные антибиотики, а также специфика определенных популяций людей накладывают тут большие ограничения, и непосредственно переносить советы нейросетей в медицинскую практику без дополнительных проверок здесь нельзя.

Тем не менее, исследователи настроены оптимистично. Они считают, что совершенствование методов и обучающих выборок — в частности, более четкое разделение их по группам бактерий и особенностям их взаимодействия с разными типами веществ — будет давать все более плодотворные результаты в новых связанных с нейросетями и антибиотиками проектах.

В разгар пандемии SARS-CoV-2 учёные со всего мира стараются найти эффективное средство против опасной болезни. Российским исследователям удалось обнаружить более 10 препаратов, которые потенциально способны бороться с коронавирусом — чтобы ускорить процесс поиска, они задействовали аналитические возможности искусственного интеллекта.

Разработанный стартапом ИИ-алгоритм изучал поведение клеток SARS-CoV-2 под воздействием тысяч различных препаратов. Основатель Gero Пётр Федичев призвал фармацевтические компании к сотрудничеству и предложил совместную разработку действующего лекарства против коронавируса. По его мнению, предложенные нейросетью препараты стоит протестировать в лабораторных условиях, а затем провести и клинические испытания.

131 комментарий

Арбидол в капсулах, в таблетках, сиропом и т.д?

Dogii,
Крапиву к тому же можно ещё и жрать!
И, судя по всему, к этому всё и идёт (((((

SV_13,
Всё идёт к тому, что Кощея уберут.

Kenji777,
Одна надёжа - на короновирус (((

deniss_e,
Лучше тебе почитать что такое Арбидол и почему он фуфломицин

Hannibal#1,
А теперь ссылки на документы в студию, в которых описан ряд клинических испытаний, подтверждающих эффективность Фуфломицина (Арбидола).

Hannibal#1,
Гуглил, видел, что ВОЗ признала этот хлам работающим, а вот исследований не нашёл. Вы правы, у нищих нет слуг, но если Вы идёте против общества, то Вам и ответ перед всеми держать, так что делайте запрос и ссылки сюда, иначе грош цена Вашим словам.

G-Low777,
Я же говорю делай те запрос

Hannibal#1,
С вики: "
Несмотря на заявления производителя, Арбидол не имеет доказанной эффективности. Его нет в рекомендациях ВОЗ по лечению гриппа.

Упомянут также в перечне противовирусных средств для лечения гриппа Международным обществом по гриппу и другим ОРВИ (isirv-AVG) с явным указанием, что его клиническая эффективность ещё не установлена. "

Hannibal#1,
Хоть одну ссылку на результаты клинических испытаний сможете привести? Ладно, не нужно приводить, сами сможете, для себя, найти? Оооочень сомневаюсь, потому что их нет. А номера можно присвоить и мелу, вот только за этим номером ничего не будет кроме номера.
Арбидол - фуфломицин, увы.

Chngz,
Ага, именно по этому Голландия и Китай теперь его решили производить для себя.

Chngz,
Фиг с ним арбидолом. Че пить тогда противовирусное? Аптека пососедству впихивает ингавирин чтоле. Еще кагоцел

Chngz,
Кагоцел - фуфломицин из той же оперы!!
Гуглите "Расстрельный список лекарств".

Hannibal#1,
Вот это странно, у него самого в инструкции написано, что это иммуномодулятор и никакого прямого воздействия на вирусы он не оказывает. Т.е. его задача активизировать противовирусный иммунный ответ, т.е. он по сути идет в том же ряду, что и эхиноцея, чеснок, витамины и т.д. Т.к. это иммуномодулятор, то его эффективность напрямую зависит от пациента, как его организм на все это отреагирует, возможно поэтому и нет толковых клинических испытаний. Кстати сам производитель осторожно говорит, что применение арбидола - сокращает на несколько дней течение болезни и снижает тяжесть осложнений, это тоже проверить сложновато. Я лично пришел к выводу, что действенных противовирусных препаратов в аптеках без рецепта нет в принципе и тратить на них деньги бессмысленно. Рекомендации врачей в части противовирусных препаратов игнорирую и не сказал бы, что болею чаще и тяжелей, чем раньше.

marcusvii,
Однако вот что я почтил в инструкции - "По механизму противовирусного действия относится к ингибиторам слияния (фузии), взаимодействует с гемагглютинином вируса и препятствует слиянию липидной оболочки вируса и клеточных мембран. Оказывает умеренное иммуномодулирующее действие, повышает устойчивость организма к вирусным инфекциям."

Информация из инструкции размещенной на сервисе яндекс здоровье.
Это вепревую очередь ингибитор.

Кто то тут врет!

marcusvii,
Ацикловир противовирусный препарат, продается в аптеках и испытания прошел, тока детям не рекомендуется

G-Low777,
ссылки на то,что куриные яйца полезные и безопасные можно привести?И почему,в конце концов,в инструкции к яйцам не указан высокий процент аллергических реакций и побочных эффектов?
Это я к тому,что доказательная медицина развивается у нас в стране лет 20,и препараты,которые много десятков лет применяли с хорошим положительным эффектом могут не иметь исследований.Простейшие примеры-перекись водорода,йод и зеленка.😉

eNotefil,
На коробке с яйцами написано, что это лекарственное средство? Посмотрите ещё раз, если вдруг захотите ответить "да".

Спиртовой раствор иода и спиртовой раствор бриллиантового зелёного примкняют для дезинфекции и эту функцию они прекрасно выполняют. Вы уже поняли почему? Если нет, то я тонко намекну посмотреть на слово "спиртовой" в названиях этих препаратов. Пероксид водорода таки тоже антисептик, причина тому – потрясающие окислительные свойства этого вещества, причём настолько потрясающие, что можно перестараться и вместес бактериями убить и нормальные клетки организма, которые уцелели в области раны, и заживление самой раны будет проходить гораздо дольше.

Но чёрт с этими простыми веществами и растворами, всё дело в цене. Перекиси водорода я смогу купить на сто рублей цистерну, а вот за восемьсот рублей, что просят за Арбидол, я попрошу предъявить доказательства его работоспособности.

G-Low777,
я с Вами согласен по поводу спиртовых растворов (хотя,там и краситель оказывает действие в тот период,когда спирт уже испарился).Но никто сейчас не будет вкладывать очень немаленькие суммы в клинические исследования препаратов,которые уже давно на рынке и используются.Ну не выгодно это.Если бы можно было существенно увеличить после этих исследований продажи,чтоб эти исследования окупились-думаю,уже бы давно все организовали.
Конечно,яйца это не лекарственный препарат.🤣Хотя,если гипотрофия/анорексия это заболевание-то можно любой продукт питания расценить как лекарственное средство.Точнее,БАД.🤪

G-Low777,
Приведите результаты клинических испытаний, подтверждающих эффективность спирта. Ссылка на ВОЗ обязательна.

lsched,
Исследований от ВОЗ я не требовал, но, думаю можно и от них что-нибудь найти. Замените пробелы на точки и готово.

www.niid ru/s/210/files/press/anons/145779_58.pdf
www.ncbi.nlm.nih gov/pmc/articles/PMC4623738/
www.cdc gov/infectioncontrol/pdf/guidelines/disinfection-guidelines-H.pdf

ethylol,
Вы это зачем пишете? Просвятить меня насчёт галогенов хотите?

Ни разу не видел в аптеках раствор Люголя, зато всегда был спиртовой раствор иода. Им и пользуется большинство. За него я и ответ держал. Коли хотите за галогены рассказать, рассказывайте товарищу eNotefil, это не моя работа, и мне это знать не обязательно.

G-Low777,
Всего три публикации - что-то маловато.
А там действие спирта исследовалось двойным слепым методом? По всем методикам доказательной медицины?

lsched,
Я Вам уже подкинул три варианта, один документ на русском и два документа на английском. И этого Вам мало? Я просил только один документ. Насчёт фразы "клинические испытания", согласен, погорячился, прошу прощения, в ярости от мракобесия писал, можно было хотя бы просто исследование предоставить.

ethylol,
Тогда всё много проще. Раз я демагог и слова мои фальшивы, напишите мне в ответ прямым текстом "человечество обманывают уже почти 100 лет, спирты не являются дезинфицирующими средствами".

G-Low777,
Ну ясно. Публикаций мало, к тому же две из них - российские. Двойной слепой метод не использовался.

lsched,
Разговор окончен. Вы не открывали ссылки, поскольку только одна публикация, что я Вам предложил посмотреть, на русском. И да, этиловый спирт фуфломицин, пока его действие, в данном случае дезинфицирующее, не доказано. Но оно, ВНЕЗАПНО, доказано. Первое исследование было в 1923 году на эту тему (год первой публикации, который я помню со школы, может были и более ранние публикации).

А вот уж времени и денег на исследование Арбидола точно не хватило. Оно и понятно, всего лишь 46 лет препарату, это вообще нет ничего, лет через 150-200 исследуют нормально. Опять же денюжек под это дело насобирают.

G-Low777,
Окончательный вывод: спирт - фуфломицин.

G-Low777,
продолжаете демагогию, перекручиваете как удобно вам для продолжения диалога. Я не намекал, что спирт не является антисептиком и не нужно подталкивать меня к написанию того, что удобно вам. Я лишь указал на вашу демагогию, когда вами было недвусмысленно написано по какой причине раствор йода является дезинфицирующим средством. Так вот скажу прямо без намёков — дезинфицирующим средством в таком растворе за основу положен йод, а некоторый процент спирта добавлен в качестве растворителя того самого йода. И таким раствором не обрабатывают глубокие раны по причинам указанным вами ранее, спирт тоже сжигает здоровые ткани и мощнее аптечного пероксида водорода. В настоящее время медицина избегает применение спиртовых растворов йода.

Hannibal#1,
простите, слышал что-то про верблюдов. Вроде он от них мутировал на хомо потом. Вы там, в Новосибирске, верблюдов значит мучаете?

Hannibal#1,
Арбидол (Арпетол/Арпетолид/Арпифлю/Арпетол/ОРВИтол/Иммустат/Умифеновир/Arbidol/Umifenovir): противовирусный бриллиант коллекции для лечения гриппа, на котором распилен не один олимпиард рублей. Изобретённый ещё в 30х70х годах и незаслуженно забытый, был вспомнен, когда нужно было придумать дешевую альтернативу дорогому Тамифлю (которой на данный момент уже тоже яро критикуется). Десять вражески-буржуйских таблеток от гриппа стоят более 1к, поэтому было решено дать народу золотую пилюлю под брендом фарм гения СССР за 100 рублей. А то, что оно не работает это ничего, если всех убедить, то грипп всё равно будет побеждён. Или сам пройдёт. В 2015 году пролетела шокирующая весть, что сие поделие зарегистрировали в классификаторе ВОЗ (АТХ) как J05AХ13 (J — противомикробные; 05 — противовирусные; AX — прочие противовирусные препараты, рядом с инозином [38]). Конечно, все сразу стали кричать о том, что вот-де, ОТЕЧЕСТВЕННЫЙ препарат теперь весь мир будет лечить! Увы, включение в классификатор говорит только о том, что ВОЗ знает о препарате, а вот рекомендовать его без внятных исследований он не будет. Cochrane Reviews 1 (только протокол обзора без выводов); FDA 0; ВОЗ 0 (список основных препаратов и рекомендации); ФК (-). Пабмед показывает 9 заказных РКИ с мелкими выборками и пестрит наблюдательной писаниной в количестве 100+ штук, самая прикольная из которых [39] эта: РКИ со 119 пациентами, из которых у 23% симптомы полностью прошли в первые 60 часов приёма. А теперь маленькая тонкость: в работу включены люди с ОРВИ, у которых заболевание на момент исследования длилось не более 36 часов. Внимание, вопрос: сколько случаев простуды у вас длилось 36+60 часов, а сколько дольше? Небольшая ловкость рук и даже рандомизированные больные встанут и пойдут. ВОЗ считает[40] клинические испытания препарата, проведенные с 1993 по 2004 год, не отвечающими требованиям доказательной медицины. До сих пор находится в ЖНВЛП. В январе '17 американские учёные опубликовали данные о том, что умифеновир таки связывается с вирусом гриппа.[41] УРА! Увы, доказательством эффективности это всё равно не является.

Wooft,
В чем проблема? Лечись чесноком, тебя никто не заставляет его покупать.

Hannibal#1,
В чём проблема? Лечитесь фуфломидолом, Вас никто не заставляет препараты покупать.

G-Low777,
При необходимости лечусь согласно плану лучения составленным врачем.
И всем рекомендую, не заниматься самолечением, с обращался за к квалифицированным специалистам.

Hannibal#1,
Нет ни каких новостей, как тестирование идёт? Успешно или пока нет?

Wooft,
Удивишся узнав что что такое Азитромицин

deniss_e,
И кто такая мадам Арбидол!

why_feroxy,
Сам уже как лет 10 Арбидол принимаю.
Как только сопли появились.
И на больняке последний раз был лет 12 назад,вещь.

ninja88,
Лет 30 уже не болел гриппо-вирусами. Курю, принимаю алкоголь. Другим не советую, но все же хотел бы узнать, что из этого является "противовирусным препаратом"?

why_feroxy,
ии поди отечественный? откуда он такие названия знает? пирамидон наше фсе!😂👍

why_feroxy,
В России только фуфломицин могут предложитть, это же особый путь, путь в средневековье!

Самогон и солёные огурчики)

Vladimirg55v,
Если делать из ячменного солода, да ещё на бочке подержать, то получается чисто макалан!

Vladimirg55v,
И закусить 7-ю головками чеснока.

LOGAN FROST,
тогда социальная изоляция гарантирована и поэтому уже никакой вирус до вас не доберется)

Vladimirg55v,
Чеснок. Он не защитит от короновируса, но за то все будут держаться от вас подальше. ))))

=ecclesiastes=,
Не "зато", а "потому что". :)

Антибиотик от искусственного разума оказался эффективным против самых лекарственноустойчиых бактерий.

Если мы хотим сделать новый антибиотик, мы сначала должны решить, что именно в бактериальной клетке мы хотим испортить. Это может быть, например, какой-нибудь фермент, необходимый для постройки клеточной стенки, или фермент, участвующий в синтезе белков. Зная структуру молекулы-мишени, мы конструируем молекулу антибиотика, который будет связываться с мишенью и отключать её.

При этом мы, конечно, помним, что антибактериальных веществ на свете существует множество, так что мы можем взять какое-нибудь готовое вещество и усовершенствовать его, добавив к нему химические группы, которые, как нам кажется, должны повысить его эффективность. Проблема в том, как из огромного количества уже существующих и потенциально возможных соединений выбрать наиболее перспективное. Здесь не мог не появиться искусственный интеллект, и в статье, которая вышла на днях в Cell, речь идёт как раз об антибиотике, в прямом смысле созданном машинным алгоритмом.

Исследователи из Массачусетского технологического института создали нейросеть – алгоритм, который учился выбирать среди моря химических соединений те, которые лучше всего подавляют рост бактерий. Программу тренировали на кишечной палочке и 2335 молекулах, среди которых были как медицинские антибиотики, так и разнообразные вещества животного, растительного и микробного происхождения с антибактериальной активностью; кроме них, были вещества без антибактериальной активности. Сами исследователи и так знали всё про эти молекулы, но сейчас нужно было, чтобы нейросеть, сравнивая вещества между собой, научилась по структуре определять антибиотики.

После обучения на тренировочных 2335 молекулах нейросети дали примерно 6000 потенциальных лекарственных молекул, которые сейчас только изучаются и про которых неизвестно, как они действуют на бактерий. Задача была та же – найти вещества, подавляющие рост кишечной палочки. Из этих более чем 6000 нейросеть выбрала около сотни. Их протестировали на настоящих микробах, и оказалось, что одна из молекул, которую изучают как потенциальное лекарство от диабета, может быть весьма эффективным антибиотиком.

Халицин действовал не только на кишечную палочку, но и на целый ряд других бактерий, включая штаммы, весьма устойчивые к самым разным антибиотикам. Обычно антибиотики создают так, чтобы они не давали бактериям синтезировать клеточную стенку, или мешали синтезировать белок, или мешали синтезировать нуклеиновые кислоты. Но халицин оказался нестандартным антибиотиком: он нарушает поток протонов через клеточную мембрану (а поток протонов через специальные мембранные ворота – это движущая сила многих важных процессов в клетке).

Для животных он малотоксичен (всё-таки клетки животных и клетки бактерий сильно отличаются друг от друга) и, что особенно важно, бактерии не могут стать к нему устойчивыми – либо, по крайней мере, устойчивость к халицину развивается намного, намного медленнее, чем к другим антибиотикам. Очевидно, такой успех был связан с тем, что машинный интеллект избавили от привычек мыслить химическими группами и механизмами действия.

Кроме базы из 6000 молекул, исследователи дали нейросети ещё одну, в которой было более 107 млн молекулярных структур. Из них машина выудила 23 потенциальных антибиотика, а тесты на бактериях показали, что в них есть восемь, у которых действительно есть антибактериальная активность. Две молекулярные структуры из оставшихся восьми могут сработать даже против лекарственноустойчивых штаммов.

Про лекарственную устойчивость бактерий мы неоднократно писали. Это стало настоящей проблемой в медицине, и сейчас по всему миру ищут новые антибиотики, которые могли бы убивать именно таких устойчивых микробов. Время от времени появляются сообщения, что очередной суперантибиотик нашли в земле, или в утконосе, или в человеческом носу; но надо думать, что с нейросетями дело тут пойдёт быстрее.

Искусственный интеллект проверяет структуру сотен миллионов химических соединений и выявляет их свойства. Такую задачу перед ИИ поставили, чтобы найти вещества, которые потенциально могли бы стать антибиотиками с механизмом действия, отличным от уже существующих лекарств.

По словам профессора медицины в Институте медицинской инженерии и науки МТИ Джеймса Коллинза, учёные планировали создать платформу для создания новых препаратов, которая бы использовала возможности искусственного интеллекта. Это станет началом новой эры синтеза антибиотиков, уверен он. Команде удалось получить этим методом первое вещество, которое, возможно, станет мощнейшим антибиотиком из всех когда-либо созданных, говорит Коллинз. Кроме того, ИИ выявил ещё несколько препаратов, которые могут иметь необходимые свойства — их будут проверять в дальнейшем.

Искусственный интеллект сможет исследовать широкий спектр химических соединений, изучение которых традиционными методами потребовало бы огромных затрат, говорит профессор электротехники и компьютерных наук в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта МТИ Регина Барзилай.

В последние несколько десятилетий было получено сравнительно мало новых антибиотиков, и практически все они лишь немного отличаются структурно и по механизму действия от разработанных ранее лекарств. Современные методы скрининга довольно дороги и позволяют исследовать слишком небольшое количество химических соединений. Ситуация осложняется ростом устойчивости болезнетворных патогенов к антибиотикам. Коллинз и Барзилай собрали команду, которая разработала компьютерные модели машинного обучения. С их помощью можно будет анализировать большие выборки химических структур и выбирать из них те, которые потенциально смогут убивать микроорганизмы.

Для обучения ИИ учёные использовали около 2500 соединений, из которых 1700 — одобренные управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) препараты, а остальные 800 — вещества из натуральных продуктов с широким спектром биологической активности. Затем нейросеть изучила 6000 новых соединений, и нашла среди них одну молекулу, которая, как и прогнозировалось, показала высокую антибактериальную активность. При этом структура синтезированного вещества существенно отличается от известных ранее антибиотиков.

Интересно, что изначально галицин исследовали как лекарство от диабета. Учёные проверили свойства вещества на десятках штаммов бактерий, включая бактерии туберкулёза, клостридии и аэробные бациллы — практически все культуры погибли под воздействием галицина, кроме синегнойной палочки — с трудом поддающегося лечению патогена, вызывающего заболевания лёгких. Более того, лекарство испытали на мышах, заражённых аэробными бациллами — вызываемые ими инфекции поражали американских солдат, дислоцированных в Ираке и Афганистане — и спустя сутки после применения организмы зверьков полностью очистились от бактерий. Также учёные изучили резистентность кишечной палочки к нему — согласно результатам исследования, микроорганизмы не развивали способность игнорировать антибиотик через 30 дней после начала применения. При этом резистентность палочки к используемому обычно ципрофлоксацину по прошествии 30 дней возрастает в 2300 раз.

Позже галицин проверили на другой компьютерной модели и выяснили, что он, вероятно, будет нетоксичен для человеческого организма. Однако токсичность ещё предстоит проверить в лабораторных условиях, отмечается в статье.

Согласно предварительным исследованиям, галицин нарушает возможность бактерий поддерживать электрохимический градиент своих мембран. Помимо прочих функций, этот градиент влияет на синтез молекул АТФ, поэтому при его изменении клетки погибают. По мнению учёных из МТИ, патогену будет сложно справиться с препаратами, обладающими подобным механизмом действия.

Отмечается, что идея использовать искусственный интеллект не нова, однако до сих пор компьютерные модели были недостаточно эффективны. Теперь же нейросети смогут изучать молекулы и прогнозировать их свойства самостоятельно.

Вспышки таких заболеваний, как коронавирус, часто разворачиваются слишком быстро, чтобы ученые могли найти лекарство в кратчайшие сроки. Но в будущем искусственный интеллект может помочь ученым сделать работу лучше.

Технология пока не играет главную роль в борьбе с нынешней эпидемией, хотя нейросети и ИИ-алгоритмы используются в лечебных и диагностических учреждениях. В том числе, в Китае, где к началу 2020 года свыше 130 компаний были задействованы во внедрение искусственного интеллекта.

Крупнейшие IT-гиганты Поднебесной Alibaba и Tencent создали научные центры по разработке и применению диагностического оборудования на базе ИИ. По подсчётам международной исследовательской фирмы IDC, рынок медицинских услуг КНР на базе ИИ к 2020 году достиг 930 миллионов долларов.

После начала эпидемии нового коронавируса в Китае активизирована работа по внедрению находящихся в стадии разработки инновационных медицинских решений. Медицинская база данных постоянно пополняется сведениями о симптомах и заболеваниях, что позволяет увеличить точность диагностики алгоритмами до 90%. Такие системы на базе ИИ используются в более 200 больниц,

Система анализа медицинских изображений томограмм с помощью искусственного интеллекта позволяет значительно повысить точность диагностики пневмонии, вызванной новым коронавирусом. Применение этой технологии делает ранний скрининг и профилактику более эффективными.

Компания Alibaba разработала систему на основе искусственного интеллекта для выявления людей с повышенной температурой или без медицинской маски. Система при помощи сенсоров позволяет дистанционно определять температуру тела проходящего поблизости человека с допустимой погрешностью в пределах 0,3 градуса Цельсия. Выявив у прохожего признаки жара, система автоматически оповещает об этом медиков.

Эксперты видят первоочередное применения систем искусственного интеллекта в анализе больших массивов данных и нахождении связей и закономерностей, которые помогут врачам лучше подбирать программы лечения или какие опыты стоит провести в дальнейшем

Вопрос в том, к каким выводам придет ИИ на основе тех немногочисленных данных о новом коронавирусе Covid-19, о котором впервые узнали только в конце прошлого года в Китае, где за два месяца заболело более 75 000 человек.

Тот факт, что ученым удалось произвести генное секвенирование нового вируса в течение нескольких недель после первых зарегистрированных случаев заболевания, является многообещающим. Эндрю Хопкинс, главный исполнительный директор английской компании Exscientia Ltd., расположенной в Оксфорде, входит в число тех, кто работает над обучением искусственного интеллекта для создания лекарств. Он считает, что благодаря искусственному интеллекту в следующем десятилетии срок разработки новых препаратов, вплоть до клинических испытаний, может сократиться всего до 18-24 месяцев.

Exscientia разработала новый препарат для лечения обсессивно-компульсивного расстройства, который был готов к тестированию в лаборатории менее чем через год с начальной стадии исследования. Это примерно в пять раз быстрее, чем в среднем, по данным компании.

Кембриджская компания Healx имеет похожий подход, но использует машинное обучение, чтобы найти новое применение существующим лекарствам. Обе компании, для создания новых методов лечения болезней, снабжают свои алгоритмы информацией, полученной из таких источников, как журналы, биомедицинские базы данных и клинические испытания.

В каждой компании есть команда исследователей, которые контролируют работу ИИ. В Exscientia разработчики лекарств помогают обучать алгоритмы стратегии поиска соединений. Healx передает предсказания ИИ исследователям, которые анализируют результаты и решают, что делать дальше. Нил Томпсон (Neil Thompson), главный научный сотрудник Healx, сказал, что эта техника может быть использована против коронавируса, при условии, что у них будет достаточно данных о новом заболевании.

Алгоритмы искусственного интеллекта уже доказывают эффективность в создании лекарств от известных болезней. К примеру, алгоритм глубинного обучения Массачусетского технологического института изучил 100 миллионов молекул и открыл новые антибиотики. Они способны победить туберкулез, клостридиоз и более 30 супербактерий, некоторые из которых в настоящее время устойчивы к другим видам лечения.

Одна из проблем в данной области — клинические испытания. Даже лекарства, безопасные для лечения одного заболевания, должны быть проверены снова, прежде чем они будут прописаны для лечения другого. Процесс демонстрации их безопасности и эффективности на большом количестве людей может занять годы, прежде чем обращаться в регуляторные органы для проверки.

Для того чтобы быть эффективными, разработчики лекарств на основе ИИ должны планировать заранее, выбирая геном вируса, который может вызвать проблемы в будущем. Еще одним препятствием является поиск квалифицированного персонала.

"Трудно найти людей, которые могли бы работать на стыке ИИ и биологии, а крупным компаниям трудно принимать быстрые решения по таким технологиям", — говорит Ирина Хайвас, партнер венчурной фирмы Atomico и бывший хирург, входящий в правление Healx. "Недостаточно быть инженером по искусственному интеллекту, нужно понимать и вникать в применение технологий в биологии".