ИИ перебрал 46 млрд молекул и антибиотик-кандидат против устойчивого стафилококка

В Molecular Systems Biology опубликована работа о SyntheMol-RL — системе на базе ИИ, которая проектирует молекулы-кандидаты для новых антибиотиков. В исследовании модель работала с химическим пространством около из 46 млрд соединений и помогла найти молекулу synthecin. Ее затем проверили на мышиной модели раневой инфекции, вызванной MRSA — устойчивым к метициллину золотистым стафилококком.

SyntheMol-RL разработали исследователи из McMaster University наряду с коллегами из Stanford. Это новая версия SyntheMol: прежний решение уже применяли для поиска антибактериальных молекул, а новая платформа использует обучение с подкреплением и может учитывать сразу несколько свойств. В этой работе ее настраивали на два критерия: активность против золотистого стафилококка и растворимость в воде. Для потенциального лекарства это важно: молекула может хорошо функционировать в лабораторном тесте, но оказаться неудобной для дальнейшей разработки в связи с плохих физико-химических свойств.

SyntheMol-RL не просто просматривает базу известных веществ. Модель собирает новые молекулы из доступных химических "деталей" — строительных блоков и заранее заданных реакций, по которым такие соединения затем можно получить в лаборатории. Так исследователи обходят одну из частых проблем генеративного ИИ в химии: модель может предложить красивую структуру на экране, но ее будет невозможно или слишком трудно синтезировать.

После отбора команда синтезировала и проверила 79 соединений, предложенных SyntheMol-RL и не совпадавших с обучающей выборкой. Из них 13 показали сильную активность против стафилококка в лабораторных тестах, а 7 прошли фильтры структурной новизны по сравнению с известными антибиотиками. Самым заметным результатом стал synthecin: его сделали в форме местного средства и проверили на мышах с раневой MRSA-инфекцией. У обработанных животных бактериальная нагрузка оказалась значительно ниже, чем в контрольной группе.

Это не значит, что ИИ уже "создал свежий антибиотик" в клиническом смысле. Synthecin пока находится на ранней доклинической стадии: исследователям еще нужно понять алгоритм действия, оценить безопасность, токсичность и перспективы дальнейшей разработки. Но работа хорошо демонстрирует, куда движется ИИ-поиск лекарств: от простого ранжирования известных молекул к проектированию новых соединений, которые можно синтезировать и быстро проверить в лаборатории.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.