Sa skoro 5 miliona smrtnih slučajeva povezanih sa rezistencijom na antibiotike širom sveta svake godine, hitno su potrebni novi načini za borbu protiv rezistentnih bakterijskih sojeva.
Istraživači sa Medicine Stanford i Univerziteta McMaster bave se ovim problemom generativnom veštačkom inteligencijom. Novi model, nazvan SintheMol (za sintetizovanje molekula), kreirao je strukture i hemijske recepte za šest novih lekova koji imaju za cilj ubijanje rezistentnih sojeva Acinetobacter baumannii, jednog od vodećih patogena odgovornih za smrtne slučajeve povezane sa antibakterijskom rezistencijom.
Istraživači su opisali svoj model i eksperimentalnu validaciju ovih novih jedinjenja u studiji objavljenoj 22. marta u časopisu Nature Machine Intelligence.
„Postoji ogromna potreba javnog zdravlja da se brzo razviju novi antibiotici“, rekao je dr Džejms Zou, vanredni profesor nauke o biomedicinskim podacima i ko-stariji autor studije. „Naša hipoteza je bila da postoji mnogo potencijalnih molekula koji bi mogli biti efikasni lekovi, ali ih još nismo napravili ili testirali. Zato smo želeli da koristimo veštačku inteligenciju da dizajniramo potpuno nove molekule koji nikada nisu viđeni u prirodi .“
Pre pojave generativne veštačke inteligencije, iste vrste tehnologije veštačke inteligencije koja je u osnovi velikih jezičkih modela kao što je ChatGPT, istraživači su koristili različite računarske pristupe razvoju antibiotika. Koristili su algoritme za kretanje kroz postojeće biblioteke lekova, identifikujući ona jedinjenja koja će najverovatnije delovati protiv datog patogena.
Ova tehnika, koja je prosijala 100 miliona poznatih jedinjenja, dala je rezultate, ali je samo zagrebala površinu u pronalaženju svih hemijskih jedinjenja koja bi mogla imati antibakterijska svojstva.
„Hemijski prostor je gigantski“, rekao je Kajl Svonson, student doktorskih studija računarskih nauka sa Stanforda i jedan od vodećih autora studije. „Ljudi su procenili da postoji blizu 10 60 mogućih molekula sličnih drogi. Dakle, 100 miliona nije ni blizu da pokrije ceo taj prostor.“
Sklonost generativne AI da „halucinira“ ili izmišlja odgovore od cele tkanine, mogla bi biti blagodat kada je u pitanju otkrivanje lekova, ali prethodni pokušaji da se generišu novi lekovi sa ovom vrstom AI doveli su do jedinjenja koja bi bilo nemoguće napraviti u pravi svet, rekao je Svanson. Istraživači su morali da postave zaštitne ograde oko aktivnosti SintheMol-a – naime, da osiguraju da se svi molekuli koje je model zamislio mogu sintetizovati u laboratoriji.
„Prišli smo ovom problemu pokušavajući da premostimo taj jaz između računarskog rada i validacije mokre laboratorije“, rekao je Svanson.
Model je obučen da konstruiše potencijalne lekove koristeći biblioteku od više od 130.000 molekularnih gradivnih blokova i skup potvrđenih hemijskih reakcija. To je stvorilo ne samo konačno jedinjenje, već i korake koje je preduzeo sa tim građevinskim blokovima, dajući istraživačima set recepata za proizvodnju lekova.
Istraživači su takođe obučili model na osnovu postojećih podataka o antibakterijskoj aktivnosti različitih hemikalija protiv A. baumannii. Sa ovim smernicama i svojim početnim setom, SintheMol je stvorio oko 25.000 mogućih antibiotika i recepte za njihovu proizvodnju za manje od devet sati. Da bi sprečili da bakterije brzo razviju otpornost na nova jedinjenja, istraživači su zatim filtrirali stvorena jedinjenja samo na ona koja su bila različita od postojećih jedinjenja.
„Sada imamo ne samo potpuno nove molekule, već i eksplicitna uputstva kako da napravimo te molekule“, rekao je Zou.
Istraživači su odabrali 70 jedinjenja sa najvećim potencijalom da ubiju bakteriju i radili su sa ukrajinskom hemijskom kompanijom Enamine na njihovoj sintetizaciji. Kompanija je uspela da efikasno proizvede 58 ovih jedinjenja, od kojih je šest ubilo rezistentni soj A. baumannii kada su ih istraživači testirali u laboratoriji. Ova nova jedinjenja su takođe pokazala antibakterijsku aktivnost protiv drugih vrsta infektivnih bakterija sklonih rezistenciji na antibiotike, uključujući E. coli, Klebsiella pneumoniae i MRSA.
Naučnici su mogli dalje da testiraju dva od šest jedinjenja na toksičnost kod miševa, pošto se ostala četiri nisu rastvorila u vodi. Dvojica koje su testirali izgledala su bezbedno; sledeći korak je testiranje lekova na miševima zaraženim A. baumannii da bi se videlo da li deluju u živom telu, rekao je Zou.
Šest jedinjenja se znatno razlikuju jedno od drugog i od postojećih antibiotika. Istraživači ne znaju kako njihova antibakterijska svojstva funkcionišu na molekularnom nivou, ali istraživanje tih detalja moglo bi dati opšte principe relevantne za razvoj drugih antibiotika.
„Ova veštačka inteligencija zaista dizajnira i uči nas o ovom potpuno novom delu hemijskog prostora koji ljudi jednostavno nisu ranije istraživali“, rekao je Zou.
