Mnoge opasne bakterije razvijaju otpornost na naše postojeće antibiotike brže nego što mi možemo razviti nove. Ali sada su istraživači iskoristili moć umjetne inteligencije kako bi dramatično ubrzali potragu za novim lijekovima - i pronašli obećavajući pri prvom pokušaju.

James Collins, biomedicinski inženjer na Tehnološkom institutu u Massachusettsu, i njegovi kolege prvi su obučili računalni model za strojno učenje na 2500 poznatih molekula - 1700 lijekova odobrenih od strane FDA i 800 prirodnih spojeva - kako bi ga naučili koje vrste osobina mogu potencijalno ubiti bakterije. Zatim su ga pustili na biblioteku od 6000 kemijskih spojeva i rekli mu da identificira spojeve koji ne izgledaju kao bilo koji postojeći antibiotici, ali bi mogli potaknuti potencijalno antibakterijsko djelovanje.

"Iako je bilo izvrsnih napora oko pronalaženja novih antibiotika, velika većina njih dovela je do otkrivanja onoga što smo već imali ili, u najboljem slučaju, analoga postojećim klasama", rekao je Collins. Pronalaženje lijekova koji djeluju na različite načine moglo bi pomoći zaobići postojeće mehanizme otpornosti bakterija ili čak istaknuti nove antibakterijske pristupe na koje je teže razviti otpornost.

I čini se da se taj trud isplatio. Računalni model predvidio je da će lijek koji je prethodno bio testiran kao lijek za dijabetes imati snažno antibakterijsko djelovanje. Istraživači su lijek nazvali halicin po AI sustavu HAL 9000 u filmu "2001: Odiseja u svemiru".

Kada su testirali halicin u petrijevim zdjelicama i na miševima, otkrili su da može brzo uništiti niz opasnih bakterija, uključujući mnoge otporne, poput Clostridium difficile i Mycobacterium tuberculosis, te Acinetobacter baumannii, bakterije koja je zarazila mnoge američke vojnike u Iraku i Afganistanu.

Čini se da halicin cilja na aspekte stanične membrane bakterije, a ne na unutarnje proteine ili ribosome koji su mete većine postojećih antibiotika. To bi moglo biti ono što mu pomaže da izbjegne otpor, a moglo bi značiti da će i bakterije sporije razvijati otpornost na njega. E. coli izložena halicinu tijekom 30 dana nije postala rezistentna, dok su bakterije razvile otpornost na antibiotik ciprofloksacin unutar samo nekoliko dana.

Velika prednost korištenja umjetne inteligencije za traženje novih lijekova je brzina, rekao je Collins. Nakon što su pronašli halicin, analizirali su još veću biblioteku od više od 100 milijuna molekula. Pronašli su nekoliko stotina obećavajućih tragova u samo tri dana, testirali ih 23 i pronašli osam s dobrim antibakterijskim svojstvima. Za to bi bile potrebne godine rada bez AI koji bi pomogao, a zapravo bi vjerojatno bilo nemoguće, rekao je.

Istraživači su objavili svoje rezultate u časopisu Cell.