Учёные использовали искусственный интеллект для создания новых антибиотиков, эффективных против устойчивых к лекарствам бактерий. Алгоритм сгенерировал свыше 36 миллионов химических соединений, из которых отобрали два, демонстрирующих отличную активность против устойчивых штаммов стафилококка и возбудителя гонореи.
В первом этапе исследований было создано более 36 миллионов теоретических соединений, которые затем проверили с помощью компьютеров на предмет антимикробных свойств. Среди них выделились соединения с оригинальной структурой, не похожей на существующие антибиотики, действующие на бактерии новыми способами — разрушая их клеточные мембраны.
Отдельно для поиска активных соединений против устойчивого штамма Neisseria gonorrhoeae ученые собрали базу из 45 миллионов химических фрагментов. Применяя алгоритмы машинного обучения, исследователи отобрали около 4 миллионов перспективных вариантов.
Затем они отбросили токсичные или похожие на известные антибиотики варианты, оставив миллион соединений. На основе одного из лучших фрагментов, обозначенного как F1, было синтезировано 80 соединений, но пригодными оказались только два.
Один из них, NG1, показал высокую эффективность против Neisseria gonorrhoeae как в лабораторных условиях, так и в опытах на мышах с устойчивой гонореей. Оказалось, что NG1 соединяется с белком LptA, необходимым для построения внешней мембраны бактерий.
Вторая часть исследования была посвящена созданию антибиотиков против грамположительных бактерий, включая Staphylococcus aureus. Алгоритмы CReM и VAE произвели более 29 миллионов соединений без ограничений по структуре. После тщательной фильтрации и отбора синтезировали и протестировали 22 молекулы, из которых шесть показали сильную активность против мультирезистентного золотистого стафилококка.
Лучшим кандидатом оказался DN1, успешно излечивший кожные инфекции MRSA у мышей. Эти молекулы не только воздействуют на мембраны бактерий, но и имеют более широкий спектр действия.
