Дослідники у сфері медицини використовують штучний інтелект для розробки нових антибіотиків та лікування хвороб, які раніше вважалися невиліковними. Цей підхід стає особливо актуальним на фоні зростаючої стійкості бактерій до існуючих ліків.
За даними Всесвітньої організації охорони здоров’я, щороку близько 1,1 мільйона людей помирають від інфекцій, які раніше легко піддавалися лікуванню. Прогнози вказують на те, що до 2050 року ця цифра може перевищити вісім мільйонів, якщо не буде вжито термінових заходів.
Розробка нових антибіотиків є тривалим і витратним процесом. З 2017 по 2022 роки було схвалено лише 12 нових антибіотиків, більшість з яких є модифікаціями вже відомих препаратів. Це пов’язано з недостатнім інтересом фармацевтичних компаній та обмеженим фінансуванням.
Однак науковці, такі як Джеймс Коллінз з Массачусетського технологічного інституту, використовують штучний інтелект для прискорення цього процесу. Коллінз та його команда вже виявили дві нові сполуки, які можуть стати ефективними проти стійких до ліків інфекцій, зокрема гонореї та метицилінрезистентного золотистого стафілокока (MRSA).
Вони навчили генеративну модель штучного інтелекту розпізнавати хімічні структури відомих антибіотиків, що дозволило алгоритму виявляти сполуки з антибактеріальною активністю. Дослідники перевірили понад 45 мільйонів різних хімічних структур, що призвело до розробки 36 мільйонів потенційних сполук.
З цих сполук команда обрала 24 для подальшого синтезу в лабораторії, з яких сім продемонстрували антимікробну активність, а дві виявилися особливо ефективними проти стійких штамів.
Ці нові сполуки, ймовірно, діють на бактерії інакше, ніж вже відомі антибіотики, що дає надію на створення нового класу ліків. Наразі ці кандидати проходять подальші випробування.
Крім антибіотиків, штучний інтелект також використовується для дослідження хвороб, таких як хвороба Паркінсона, для яких досі не знайдено ефективного лікування. У світі понад 10 мільйонів людей страждають від цієї хвороби. Проблема полягає в тому, що досі не зрозуміло, що саме викликає її розвиток.
Мікеле Вендрусколо, професор біофізики в Університеті Кембриджа, зазначає, що існує безліч гіпотез щодо причин хвороби Паркінсона, але жодна з них не була підтверджена. У 2024 році його команда почала використовувати машинне навчання для виявлення потенційних ліків, які можуть впливати на неправильно згорнуті білки в мозку, що є характерними для пацієнтів з цією хворобою.
Вендрусколо та його колеги сподіваються знайти нові сполуки, які можуть уповільнити прогресування хвороби. Використання штучного інтелекту дозволяє швидше звузити пошук потенційних ліків, що раніше було неможливим.
Використання штучного інтелекту у медицині відкриває нові можливості для розробки ліків проти стійких інфекцій та хвороб, таких як хвороба Паркінсона. Дослідники сподіваються знайти ефективні рішення, використовуючи нові підходи до вивчення хімічних сполук та механізмів хвороб.
Джерело: BBC Future
