Команда биоинженеров успешно использовала искусственный интеллект для воскрешения молекул из нашего древнего прошлого.
В этом интригующем исследовании с помощью машинного обучения (ML) были проанализированы данные о белках современных людей (Homo sapiens), а также от наших вымерших родственников - неандертальцев (Homo neanderthalensis) и денисовцы - вымерший вид или подвид человека из Азии.
Сайт исследование обнаружили молекулы, способные бороться с бактериями, вызывающими заболевания. Эта методика, получившая название "вымирание", потенциально может стать основой для поиска новых антибиотиков.
"Нас мотивирует идея вернуть молекулы из прошлого для решения проблем, которые мы имеем сегодня", - говорит Сезар де ла Фуэнте, соавтор исследования и биоинженер из Пенсильванского университета в Филадельфии, рассказал Природе.
Если это навело вас на мысль об одной кинофраншизе о динозаврах - Именно это и вдохновило команду исследователей.
Де ла Фуэнте сказал: "Мы начали думать о том. Парк Юрского периодаговорит он. Вместо того чтобы оживлять динозавров, как это сделали ученые в фильме 1993 года, команде пришла в голову более реальная идея: "Почему бы не оживить молекулы?"
На исследователей ложится огромная нагрузка по поиску новых антибиотиков, ведь за последние 30 лет было открыто всего несколько эффективных препаратов.
Между тем, распространенность бактерий, устойчивых к антибиотикам, растет, поэтому новые методы лечения приветствуются. ИИ обеспечивает многочисленные пути Для изучения этих новых методов лечения проводится ряд исследований, в которых технология используется для обнаружения скрытых и неизвестных клинически значимых молекул.
Многие организмы вырабатывают короткие белковые субъединицы, известные как пептиды, обладающие противомикробными свойствами. Некоторые антимикробные пептиды, преимущественно полученные из бактерий, используются для лечения инфекций.
Белки вымерших видов - в том числе и человека - могут стать ценным, но малоизученным ресурсом для разработки новых антибиотиков.
Исследователи обучили алгоритм ML для определения мест на человеческих белках, где они нарезаются на пептиды. Они применили этот алгоритм к общедоступным белковым последовательностям из H. sapiens, H. neanderthalensisи денисовцев, выявляя новые пептиды на основе характеристик известных антимикробных пептидов.
Выявление и тестирование потенциальных кандидатов в лекарственные препараты с помощью ИИ занимает всего несколько недель по сравнению с традиционным процессом, когда на открытие нового антибиотика уходит от 3 до 6 недель.
Команда исследователей протестировала различные пептиды в лабораторных условиях, чтобы изучить их способность уничтожать бактерии. Они выбрали 6 мощных пептидов - 4 из H. sapiens, 1 от H. neanderthalensisи 1 от Денисова. Пептиды были протестированы на мышах, зараженных Acinetobacter baumannii.
Хотя ни один из пептидов не убил бактерии полностью, все они смогли подавить рост A. baumannii в мышечной ткани бедра. 5 молекул убивали бактерии в кожных абсцессах, хотя для этого требовались высокие дозы.
"Даже если алгоритм, который мы использовали, не дал удивительных молекул, я думаю, что концепция и структура представляют собой совершенно новое направление для размышлений об открытии лекарств", - утверждает де ла Фуэнте.
Юэн Эшли, эксперт по геномике и точной медицине из Стэнфордского университета, сказал: "Де ла Фуэнте и его коллеги убедили меня в том, что погружение в архаичный геном человека - интересный и потенциально полезный подход".
Как проходило исследование: краткое описание
- Исследователи поставили перед собой задачу воскресить (или "обезвредить") биологически активные молекулы, которые больше не производятся живыми организмами. Потенциально эти молекулы могут быть использованы для создания лекарств.
- Они использовали модель машинного обучения (ML), известную как panCleave. Это модель "случайного леса", тип алгоритма искусственного интеллекта, который предсказывает результаты на основе множества входных данных. Модель panCleave предсказала, где белки будут расщеплены на более мелкие части, известные как пептиды. Эти пептиды иногда обладают противомикробными свойствами.
- Результат: Исследователи обнаружили несколько пептидов (как от современных людей, так и от вымерших родственников человека), которые при лабораторных испытаниях показали себя как антимикробные агенты.
- Проверялась устойчивость к разрушению другими белками и способность проникать через клеточные мембраны. Некоторые из пептидов эффективно боролись с распространенной бактериальной инфекцией в кожных абсцессах у мышей.
- Методы машинного обучения позволяют выявлять перспективные пептиды для разработки новых антибиотиков. Более того, "молекулярная деэкзистенция" (воскрешение молекул вымерших организмов) предлагается в качестве новой основы для открытия лекарств, в частности для поиска новых антибиотиков.
Потенциал ИИ для масштабного открытия новых лекарств оказывается огромным, причем не только антибиотиков, но и антивозрастные препараты и другие соединения тоже.
