От 7000 препаратов к одному активному против устойчивых штаммов: ИИ продвигает репозиционирование лекарств от пневмонии
Исследователи использовали искусственный интеллект для идентификации одобренных лекарств, эффективных против устойчивых к антибиотикам штаммов Streptococcus pneumoniae. Из 7000 кандидатов девять соединений ингибировали рост бактерий.
Streptococcus pneumoniae — бактериальный патоген, вызывающий опасные для жизни инфекции, включая пневмонию и менингит. Эти инфекции обычно лечат антибиотиками, но антибиотики становятся менее эффективны против S. pneumoniae со временем из-за изменений в патогене, вызывающих лекарственную устойчивость. Это явление, называемое антимикробной устойчивостью, приводит к значительным затратам здравоохранения и смертности по всему миру. В новом исследовании, опубликованном Wiley в Advanced Science, исследователи использовали искусственный интеллект (ИИ) для идентификации одобренных лекарств, которые могут быть эффективны против S. pneumoniae.
Репозиционирование лекарств, или использование препаратов с известными профилями безопасности в других целях, экономит время и затраты при снижении риска. Этот процесс еще более эффективен с вычислительными стратегиями отбора перспективных кандидатов. ИИ использовался для прогнозирования лекарств с целью репозиционирования против других патогенов из списка приоритетов Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) по разработке антибиотиков. Теперь исследователи использовали улучшенные подходы обучения и разнообразные модели для скрининга библиотеки лекарств на предмет S. pneumoniae, еще одного приоритета ВОЗ по антимикробной устойчивости.
Используя набор данных молекул, активных против S. pneumoniae, и больший набор данных молекул, неактивных против другой устойчивой к лекарствам бактерии, ученые обучили три различных алгоритма обучения: ансамбли деревьев решений, ансамбли графовых нейронных сетей и ансамбли трансформаторов на основе последовательности (каждый предварительно обученный сотнями миллионов молекул). Эти различные модели ИИ использовались для тестирования почти 7000 кандидатных лекарств на предмет ингибирования S. pneumoniae.
Из этих почти 7000 кандидатов 11 были отобраны для экспериментальной проверки. Девять соединений смогли ингибировать рост S. pneumoniae. Одно из двух наиболее мощных репозиционированных лекарств было эффективно даже против устойчивых к лекарствам штаммов S. pneumoniae. Авторы указали, что использование трех различных моделей ИИ дополняло друг друга при отборе кандидатных препаратов, делая их более эффективными вместе, чем индивидуально.
Эти результаты подчеркивают преимущества использования моделей ИИ для идентификации новых лекарств и рационального отбора лекарств с наивысшим потенциалом для репозиционирования. В области, такой как антимикробная устойчивость, где существует срочная необходимость в эффективных соединениях, управляемое ИИ вычислительное репозиционирование лекарств — это упрощенная и доступная стратегия с доказанным успехом.
"Репозиционирование лекарств, управляемое ИИ, стало мощной стратегией для борьбы с антимикробной устойчивостью, особенно для патогенов, против которых уже известны некоторые активные молекулы и которые могут быть использованы как набор данных для обучения или тонкой настройки", — сказал старший автор Педро Дж. Баллестер, доцент Имперского колледжа Лондона и научный сотрудник Вольфсона Королевского общества в Соединенном Королевстве.