Algoritmi de inteligență artificială utilizați pentru dezvoltarea de medicamente care luptă împotriva bacteriilor rezistente la medicamente

Una dintre cele mai mari provocări cu care se confruntă industria medicală este reprezentată de bacteriile rezistente la medicamente. În prezent, se estimează că există aproximativ 700.000 de decese cauzate de bacterii rezistente la medicamente, iar mai multe tulpini de bacterii rezistente la medicamente sunt în curs de dezvoltare. Oamenii de știință și inginerii încearcă să dezvolte metode noi pentru combaterea bacteriilor rezistente la medicamente. O metodă de dezvoltare a unor noi antibiotice constă în utilizarea inteligenței artificiale și a învățării automate pentru izolarea unor noi compuși care ar putea face față noilor tulpini de super-bacterii.

Așa cum a raportat SingularityHub, un nou antibiotic a fost proiectat cu ajutorul inteligenței artificiale. Antibioticul a fost numit halicin, după inteligența artificială HAL din filmul 2001: O odisee spațială. Noul antibiotic dezvoltat s-a dovedit a fi eficient în eliminarea unor tulpini de super-bacterii virulente. Noul antibiotic a fost descoperit prin utilizarea unor algoritmi de învățare automată. În mod specific, modelul de învățare automată a fost instruit utilizând o bază de date mare, alcătuită din aproximativ 2.500 de compuși. Aproape jumătate din medicamentele utilizate pentru antrenarea modelului erau medicamente deja aprobate de FDA, în timp ce cealaltă jumătate a setului de antrenare era alcătuită din compuși naturali. Echipa de cercetători a ajustat algoritmii pentru a prioritiza moleculele care posedă simultan proprietăți antibiotice, dar diferite de structurile antibiotice existente. Apoi, au examinat rezultatele pentru a determina care compuși ar fi siguri pentru consumul uman.

Conform The Guardian, medicamentul s-a dovedit a fi extrem de eficient în lupta împotriva bacteriilor rezistente la medicamente într-un studiu recent. Este atât de eficient, deoarece degradează membranele bacteriilor, ceea ce împiedică capacitatea bacteriilor de a produce energie. Pentru ca bacteriile să dezvolte apărări împotriva efectelor halicinului, ar putea dura mai mult de câteva mutații genetice, ceea ce oferă halicinului putere de durată. Echipa de cercetare a testat, de asemenea, modul în care compusul a performant în șoareci, unde a reușit să curețe șoarecii infectați cu o tulpină de bacterii rezistente la toate antibioticele actuale. Având în vedere rezultatele atât de promițătoare ale studiilor, echipa de cercetare speră să intre într-un parteneriat cu o entitate farmaceutică și să dovedească că medicamentul este sigur pentru utilizarea de către oameni.

James Collins, profesor de bioinginerie și autor senior la MIT, și Regina Barzilay, profesor de științe computaționale la MIT, au fost ambii autori seniori ai lucrării. Collins, Barzilay și alți cercetători speră că algoritmii de tipul celui pe care l-au utilizat pentru a proiecta halicinul ar putea ajuta la accelerarea descoperirii de noi antibiotice pentru a face față proliferării tulpinilor de bacterii rezistente la medicamente.

Halicinul este departe de a fi singurul compus descoperit cu ajutorul inteligenței artificiale. Echipa de cercetare condusă de Collin și Barzilay dorește să meargă mai departe și să creeze noi compuși, antrenând mai multe modele utilizând aproximativ 100 de milioane de molecule extrase din baza de date ZINC 15, o bibliotecă online cu peste 1,5 miliarde de compuși de medicamente. Conform rapoartelor, echipa a reușit deja să găsească cel puțin 23 de candidați diferiți care îndeplinesc criteriile de a fi posibil siguri pentru utilizarea umană și structural diferiți de antibioticele actuale.

Un efect secundar nefericit al antibioticelor este acela că, în timp ce ucid bacteriile dăunătoare, ele ucid și bacteriile necesare din flora intestinală de care are nevoie corpul uman. Cercetătorii speră că ar putea utiliza tehnici similare cu cele utilizate pentru a crea halicinul pentru a crea antibiotice cu mai puține efecte secundare, medicamente mai puțin probabile să dăuneze microbiomului intestinal uman.

Multe alte companii încearcă, de asemenea, să utilizeze învățarea automată pentru a simplifica procesul complex, lung și adesea scump de creare a medicamentelor. Alte companii au antrenat, de asemenea, algoritmi de inteligență artificială pentru a sintetiza noi compuși de medicamente. Recent, o companie a reușit să dezvolte un medicament demonstrativ în doar o lună și jumătate, un timp mult mai scurt decât lunile sau chiar anii pe care poate să-i ia crearea unui medicament în mod tradițional.

Barzilay este optimist că metodele de descoperire a medicamentelor bazate pe inteligența artificială pot transforma în mod semnificativ peisajul descoperirii medicamentelor. Barzilay a explicat că lucrarea asupra halicinului este un exemplu practic al modului în care tehniciile de învățare automată pot fi eficiente:

„Încă există o întrebare cu privire la faptul dacă instrumentele de învățare automată fac realmente ceva inteligent în domeniul sănătății și cum putem dezvolta aceste instrumente pentru a deveni unelte de lucru în industria farmaceutică. Acest lucru arată cât de departe poți adapta acest instrument.”