Может ли ИИ помочь найти препараты против Streptococcus pneumoniae?

Streptococcus pneumoniae — бактерия, вызывающая опасные для жизни инфекции, включая пневмонию и менингит. Эти заболевания обычно лечат антибиотиками, но против S антибиотики становятся менее эффективными. pneumoniae со временем вырабатывает изменения, приводящие к лекарственной устойчивости. Это явление, называемое устойчивостью к противомикробным препаратам, уже влечет за собой значительные расходы на здравоохранение и рост смертности во всем мире. В новом исследовании, опубликованном Wiley в Advanced Science, учёные применили искусственный интеллект (ИИ) для поиска среди одобренных лекарств тех, которые могли бы оказаться эффективными против S. pneumoniae.

Перепрофилирование препаратов — то есть использование уже одобренных лекарств с известным профилем безопасности для новых показаний — экономит время и ресурсы и снижает риск по сравнению с разработкой принципиально новых соединений. Этот подход становится ещё эффективнее, если применять вычислительные методы для предварительного отбора наиболее перспективных кандидатов. Ранее ИИ уже применяли для прогнозирования возможности перепрофилирования против других патогенов из списка приоритетов Всемирной организации здравоохранения; теперь исследователи направили расширенные обучающие методы и набор разнообразных моделей на библиотеку лекарств в отношении S. pneumoniae, ещё одного приоритетного патогена по версии ВОЗ.

Исходя из набора данных молекул, показавших активность против S. pneumoniae , и большего набора молекул, неактивных против других резистентных бактерий, учёные обучили три разных типа алгоритмов: ансамбли деревьев решений, ансамбли графовых нейронных сетей и ансамбли преобразователей на основе последовательностей — каждый из которых был предварительно обучен на сотнях миллионов молекул. Эти разные модели ИИ использовали для проверки почти 7000 потенциальных лекарств на способность ингибировать S. pneumoniae.

Из почти 7000 кандидатов 11 препаратов прошли в экспериментальную проверку; девять соединений в ней подавляли рост S. пневмонии . Один из двух наиболее мощных перепрофилированных препаратов оказался эффективен даже против устойчивых к лекарствам штаммов S. пневмонии . Авторы отмечают, что три разные модели ИИ дополняют друг друга при отборе кандидатов, и в комбинации дают лучшие результаты, чем каждая по отдельности.

Полученные данные подчёркивают преимущества применения моделей ИИ для выявления новых терапевтических вариантов и более рационального выбора препаратов с наибольшим потенциалом для повторного использования. В области устойчивости к противомикробным препаратам, где остро нужны эффективные соединения, компьютерное перепрофилирование под управлением ИИ представляет собой простую и доступную стратегию с доказанным успехом.

Перепрофилирование лекарств под управлением ИИ стало мощной стратегией борьбы с устойчивостью к противомикробным препаратам, особенно для патогенов, для которых некоторые активные молекулы уже известны и могут быть использованы в качестве набора данных для обучения или точной настройки, »

Педро Дж. Баллестер, Старший автор и доцент Имперского колледжа Лондона и научный сотрудник Вольфсона, Королевское общество, Великобритания