Американские математики и молекулярные биологи из Университета штата Пенсильвания разработали генеративную систему искусственного интеллекта, которая не ищет новые антибиотики с нуля, а улучшает уже известные молекулы.
Она вносит в них точечные изменения и постепенно повышает эффективность. Результаты исследования опубликовала пресс-служба вуза.
Как пояснил доцент UPenn Сезар де ла Фуэнте, открытие новых антибиотиков — это поиск в огромном молекулярном пространстве. Разработанный ИИ помогает находить путь через это пространство гораздо быстрее. Система получает перспективный, но пока несовершенный пептид, вносит в него небольшие изменения, предсказывает эффект и повторяет процесс с самыми удачными вариантами, сообщает ТАСС.
За последние годы учёные создали несколько систем ИИ для поиска кандидатов в антибиотики среди уже известных молекул. Такие поиски привели к открытию множества пептидов с противомикробными свойствами, но по эффективности они часто уступают классическим антибиотикам. Это подтолкнуло исследователей к созданию другой формы «научного» ИИ — нацеленного не на поиск, а на оптимизацию.
Новая система состоит из двух частей. Первая — нейросеть-трансформер, генерирующая модифицированные молекулы. Вторая — нейросеть APEX (разработана раньше), которая оценивает, насколько модификации усилили противомикробные свойства. Чтобы всё работало быстро, «генератор» обучили особым математическим методам, ускоряющим поиск оптимальных вариаций в структуре антибиотиков. Затем обучили на наборе из нескольких миллионов белков с уже известной структурой.
После этого биологи попытались улучшить десять ранее открытых противомикробных пептидов. На основе расчётов ИИ они синтезировали сто предложенных нейросетью молекул и проверили их на культурах микробов. Результаты впечатляют: 85% модифицированных молекул подавляли рост бактерий, а 72% из них оказались эффективнее оригинальных антибиотиков.
Учёные надеются, что генеративные системы ИИ помогут расширить арсенал человечества в борьбе с микробами, устойчивыми к существующим лекарствам.
