AI reiknirit notað til að þróa lyf sem berjast gegn lyfjaónæmum bakteríum

Ein stærsta áskorunin sem læknaiðnaðurinn stendur frammi fyrir eru lyfjaónæmar bakteríur. Eins og er er talið að um 700,000 dauðsföll séu af völdum lyfjaónæmra baktería og fleiri stofnar lyfjaónæmra baktería eru að þróast. Vísindamenn og verkfræðingar eru að reyna að þróa nýjar aðferðir til að berjast gegn lyfjaónæmum bakteríum. Ein aðferð til að þróa ný sýklalyf er að nota gervigreind og vélanám til að einangra ný efnasambönd sem gætu tekist á við nýja stofna ofurbaktería.

Eins og SingularityHub greindi frá, nýtt sýklalyf var hannað með aðstoð gervigreindar. Sýklalyfið hefur verið nefnt halicin, eftir AI HAL frá 2001: A Space Odyssey. Nýlega þróað sýklalyfið reyndist vel við að útrýma sumum af veiru ofurbakteríastofnunum. Nýja sýklalyfið var uppgötvað með því að nota vélræna reiknirit. Nánar tiltekið var vélanámslíkanið þjálfað með því að nota stórt gagnasafn sem samanstendur af um það bil 2,500 efnasamböndum. Næstum helmingur lyfjanna sem notuð voru til að þjálfa líkanið voru lyf sem þegar voru samþykkt af FDA, en hinn helmingurinn af þjálfunarsettinu samanstóð af náttúrulegum efnasamböndum. Hópur vísindamanna lagfærði reikniritin til að forgangsraða sameindum sem hafa samtímis sýklalyfjaeiginleika en ólíkar núverandi sýklalyfjabyggingum. Þeir skoðuðu síðan niðurstöðurnar til að ákvarða hvaða efnasambönd væru örugg til manneldis.

Samkvæmt The Guardian, reyndist lyfið afar árangursríkt við að berjast gegn lyfjaónæmum bakteríum í nýlegri rannsókn. Það er svo áhrifaríkt vegna þess að það brýtur niður himnu bakteríanna, sem gerir getu bakteríanna óvirka til að framleiða orku. Til að bakteríur geti þróað varnir gegn áhrifum halisíns gæti þurft meira en nokkrar erfðabreytingar, sem gefur halicín viðvarandi kraft. Rannsóknarteymið prófaði einnig hvernig efnasambandið virkaði í músum, þar sem það tókst að hreinsa mýs sem voru sýktar af bakteríum sem eru ónæmar fyrir öllum núverandi sýklalyfjum. Þar sem niðurstöður rannsóknanna eru svo efnilegar, vonast rannsóknarteymið til að fara í samstarf við lyfjafyrirtæki og sanna að lyfið sé öruggt fyrir fólk.

James Collins, prófessor í lífverkfræði og yfirhöfundur við MIT, og Regina Barzilay, prófessor í tölvunarfræði við MIT, voru báðar eldri höfundar á blaðinu. Collins, Barzilay og aðrir vísindamenn vona að reiknirit eins og tegundin sem þeir notuðu til að hanna halicín gætu hjálpað til við að flýta fyrir uppgötvun nýrra sýklalyfja til að takast á við útbreiðslu lyfjaónæmra stofna sjúkdómsins.

Halicin er langt frá því að vera eina lyfjaefnasambandið sem uppgötvaðist við notkun gervigreindar. Rannsóknarteymið undir forystu Collin og Barzilay vill ganga lengra og búa til ný efnasambönd sem þjálfa fleiri líkön með því að nota um 100 milljónir sameinda úr ZINC 15 gagnagrunninum, netsafni yfir 1.5 milljarða lyfjaefnasambanda. Að sögn hefur teymið þegar tekist að finna að minnsta kosti 23 mismunandi umsækjendur sem uppfylla skilyrðin um að vera hugsanlega öruggir til notkunar manna og frábrugðnir núverandi sýklalyfjum.

Óheppileg aukaverkun sýklalyfja er að á meðan þau drepa skaðlegar bakteríur, drepa þau einnig nauðsynlegar þarmabakteríur sem mannslíkaminn þarfnast. Rannsóknin vonast til að þeir gætu notað svipaða tækni og notuð er til að búa til halicín til að búa til sýklalyf með færri aukaverkunum, lyf sem eru ólíklegri til að skaða örveru í þörmum manna.

Mörg önnur fyrirtæki eru einnig að reyna að nota vélanám til að einfalda hið flókna, langa og oft dýra lyfjaframleiðsluferli. Önnur fyrirtæki hafa einnig þjálfað AI reiknirit til að búa til ný lyfjasambönd. Nýlega tókst eitt fyrirtæki að þróa sönnunarhæft lyf í aðeins einn og hálfan mánuð, mun styttri tíma en þeir mánuðir eða jafnvel ár sem það getur tekið að búa til lyf á hefðbundinn hátt.

Barzilay er bjartsýnn á að gervigreindardrifnar lyfjauppgötvunaraðferðir geti umbreytt landslagi lyfjauppgötvunar á þýðingarmikinn hátt. Barzilay útskýrði að vinnan við halicín væri hagnýtt dæmi um hversu árangursríkar vélanámsaðferðir geta verið:

„Það er enn spurning hvort vélanámstæki séu í raun að gera eitthvað gáfulegt í heilbrigðisþjónustu og hvernig við getum þróað þau til að vera vinnuhestar í lyfjaiðnaðinum. Þetta sýnir hversu langt þú getur aðlagað þetta tól.“