Антибіотик від штучного розуму виявився ефективним проти найбільш лікарсько-стійких бактерій.
Якщо ми хочемо зробити новий антибіотик, ми спочатку повинні вирішити, що саме в бактеріальній клітині ми хочемо зіпсувати. Це може бути, наприклад, якийсь фермент, необхідний для побудови клітинної стінки, або фермент, що бере участь у синтезі білків. Знаючи структуру молекули-мішені, ми конструюємо молекулу антибіотика, який буде зв'язуватися з мішенню і відключати її.
При цьому ми, звичайно, пам'ятаємо, що антибактеріальних речовин на світі існує безліч, так що ми можемо взяти якусь готову речовину і вдосконалити її, додавши до неї хімічні групи, які, як нам здається, повинні підвищити його ефективність. Проблема в тому, як з величезної кількості вже існуючих і потенційно можливих з'єднань вибрати найбільш перспективне. Тут не міг не з'явитися штучний інтелект, і в статті, яка вийшла днями в Cell, мова йде якраз про антибіотику, в прямому сенсі створеному машинним алгоритмом.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту створили нейромережу - алгоритм, який навчався вибирати серед моря хімічних сполук ті, які найкраще пригнічують зростання бактерій. Програму тренували на кишковій паличці і 2335 молекулах, серед яких були як медичні антибіотики, так і різноманітні речовини тваринного, рослинного і мікробного походження з антибактеріальною активністю; крім них, були речовини без антибактеріальної активності. Самі дослідники і так знали все про ці молекули, але зараз потрібно було, щоб нейромережа, порівнюючи речовини між собою, навчилася за структурою визначати антибіотики.
Алгоритм створювали з двома важливими умовами: йому не давали інформації про те, що за механізм дії у тієї чи іншої речовини, і в самих молекулах не було відзначено ніяких хімічних груп. При «людському» аналізі хіміки та біологи завжди тримають в розумі, на які процеси в бактеріальній клітині діє молекула, і які групи атомів до неї потрібно причепити або прибрати, щоб вона діяла ефективніше - те про що ми говорили на початку. Так от, алгоритм запрограмували так, щоб він такими категоріями не думав.
Після навчання на тренувальних 2335 молекулах нейромережі дали приблизно 6000 потенційних лікарських молекул, які зараз тільки вивчаються і про яких невідомо, як вони діють на бактерій. Завдання було те ж - знайти речовини, що переважають ріст кишкової палички. З цих понад 6000 нейромережа вибрала близько сотні. Їх протестували на справжніх мікробах, і виявилося, що одна з молекул, яку вивчають як потенційні ліки від діабету, може бути досить ефективним антибіотиком.
Речовину назвали халіцин (або хеліцин, halicin) - на честь комп'ютера HAL 9000 з «Космічної одіссеї 2001» (дещо сумнівний гумор, якщо згадати, які проблеми HAL 9000 доставив героям фільму. Втім, спасибі, що не Скайнет).
Халіцин діяв не тільки на кишкову паличку, але і на цілий ряд інших бактерій, включаючи штами, вельми стійкі до самих різних антибіотиків. Зазвичай антибіотики створюють так, щоб вони не давали бактеріям синтезувати клітинну стінку, або заважали синтезувати білок, або заважали синтезувати нуклеїнові кислоти. Але халіцин виявився нестандартним антибіотиком: він порушує потік протонів через клітинну мембрану (а потік протонів через спеціальні мембранні ворота - це рушійна сила багатьох важливих процесів у клітці).
Для тварин він малотоксичний (все-таки клітини тварин і клітини бактерій сильно відрізняються один від одного) і, що особливо важливо, бактерії не можуть стати до нього стійкими - або, принаймні, стійкість до халіцину розвивається набагато, набагато повільніше, ніж до інших антибіотиків. Очевидно, такий успіх був пов'язаний з тим, що машинний інтелект позбавили від звичок мислити хімічними групами і механізмами дії.
Крім бази з 6000 молекул, дослідники дали нейромережі ще одну, в якій було понад 107 млн молекулярних структур. З них машина вивудила 23 потенційних антибіотики, а тести на бактеріях показали, що в них є вісім, у яких дійсно є антибактеріальна активність. Дві молекулярні структури з решти восьми можуть спрацювати навіть проти лікарсько-стійких штамів.
Про лікарську стійкість бактерій ми неодноразово писали. Це стало справжньою проблемою в медицині, і зараз по всьому світу шукають нові антибіотики, які могли б вбивати саме таких стійких мікробів. Час від часу з'являються повідомлення, що черговий суперантибіотик знайшли в землі, або в утконосі, або в людському носі; але треба думати, що з нейромережами справа тут піде швидше.