С момента открытия антибиотики стали одним из самых мощных средств в арсенале медиков, но частое и необоснованное применение привело к возникновению устойчивых штаммов микроорганизмов.
Бактерии, грибы и другие микробы, выработавшие устойчивость к антибиотикам, называют супербактериями. Они представляют собой одну из самых серьезных проблем здравоохранения и могут отбросить медицину на сто лет назад. Ежегодно сотни тысяч человек погибают из-за отсутствия лекарств против супербактерий.
— Может наступить тот момент, когда мы не сможем проводить не только трансплантацию органов, но и более простые хирургические вмешательства, — объясняет специалист по инфекционным заболеваниям Медицинского центра Тафта в Бостоне Элен Бушер.
Основная причина сложившейся ситуации — это массовое применение антибиотиков в сельском хозяйстве. Только треть из всех произведенных препаратов применяется для лечения людей.
При этом, по данным Всемирной организации здравоохранения, половина прописанных антибиотиков используются не по назначению, в том числе самими врачами. Так, их часто прописывают против ОРВИ и других вирусных инфекций, хотя антибиотики на них не могут воздействовать.
Антибиотики — это вещества, которые выделяют различные микроорганизмы, чтобы общаться друг с другом или защищать свою территорию от нежелательных патогенов.
Первый антибиотик — пенициллин был случайно открыт Александром Флемингом в 1928 году. И уже с конца 1960-х годов фармакологи не могут найти новые виды природных антибиотиков, а занимаются только синтетической модификацией открытых прежде.
Искать новые варианты лекарств наугад сегодня стало неблагодарным и затратным делом: можно потратить миллиарды долларов и несколько лет на поиск нового препарата, но все равно наткнуться на уже известные штаммы.
Одним из быстро набирающих популярность способов поиска взаимосвязей в биологических системах стали искусственные нейронные сети, которые используют так называемый метод глубокого обучения.
Такая сеть в некотором роде воспроизводит организацию нейронов в мозге, и по сути является набором простых вычислителей, связанных между собой и умеющих получать входные данные, передавать друг другу сигналы и формировать ответ. Чем сложнее архитектура нейросети, тем более сложные задачи она может научиться решать.
В статье, опубликованной в журнале Cell 20 февраля, группа исследователей из Massachusetts Institute of Technology под руководством Джеймса Коллинза рассказала, что с помощью нейросети они провели успешный скрининг миллионов кандидатов в антибиотики.
Команда Коллинза создала модель с довольно точными критериями отбора. Их нейросеть обучалась на тысячах молекул, одобренных Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нейросеть нашла 23 потенциальных антимикробных агента, из которых ученые отобрали девять.
Среди открытых химических соединений наибольший интерес представляет молекула, которую ученые назвали халицин — в честь системы искусственного интеллекта HAL 9000 из фильма «2001 год: Космическая одиссея» культового режиссера Стенли Кубрика.
Халицину удалось уничтожить бактерии, вызывающие туберкулез, псевдомембранозный колит (тяжелое инфекционное заболевание прямой кишки), а также энтеробактерии и акинетобактерии Баумана, поражающие организм с низким иммунитетом.
Все эти инфекции ВОЗ относит к особо опасным, поскольку они стали устойчивыми ко всем видам ныне использующихся в медицине антибиотиков.
Халицин полностью излечил мышей от инфекции, которую вызвала акинетобактерия Баумана, всего за 24 часа. Всего халицин может одолеть 35 мощных бактерий, заявили исследователи.
Такой метод поиска новых антибиотиков гораздо эффективнее и дешевле традиционных фармакологических методов, но команда ученых сама признает, что вопрос, действительно ли инструменты на машинном обучении способны делать что-то осмысленное в здравоохранении, остается открытым.
Однако исследователи настроены оптимистично. Они считают, что совершенствование методов и обучающих выборок — в частности, более четкое разделение их по группам бактерий и особенностям их взаимодействия с разными типами веществ — будет давать все более плодотворные результаты в новых, связанных с нейросетями и антибиотиками проектах.