Un algoritm al Inteligenței Artificiale (IA) descoperă un medicament care are efect de vindecare pentru diverse boli, în condiții de laborator.
Învățarea profundă pare a fi un nou instrument puternic în războiul împotriva infecțiilor rezistente la antibiotice. Noul algoritm a descoperit un medicament care, în testele de laborator din lumea reală, a ucis un spectru larg de bacterii mortale, inclusiv unele tulpini rezistente la antibiotice. Același algoritm a descoperit alți opt candidați, care par să dea rezultate în testele simulate pe computer.
Cum este realizată rețeaua neuronală care descoperă antibiotice?
Răspunsul, contra-intuitiv, nu este să învețe regulile biochimiei. Modelul de învățare profundă a acestei inteligențe artificiale trebuie să descopere lucrurile de la zero.
„Nu trebuie să spunem computerului nimic, îi dăm doar o moleculă și o etichetă, care este, în cazul nostru, „Este antibacterian?””, spune Jonathan Stokes, cercetător postdoctoral al Departamentul de Inginerie Biologică din cadrul Institutului de Tehnologie Massachusetts (MIT). „Atunci, modelul învață de la sine, ce caracteristici moleculare sunt importante, care dintre caracteristicile moleculare sunt mai puternic sau mai slab predictive, în cazul antibioticelor”, adaugă el.
Și așa cum au descoperit cercetătorii programul de calculator AlphaZero, odată ce un bun model de învățare profundă începe să rezolve o problemă bine definită, fără ca oamenii să participe prin învățarea diverselor reguli, apar, uneori, noi soluții.
Stokes a spus că el și colegii săi din cadrul institutelor MIT, Universitatea Harvard, precum și din cadrul Universității McMaster din Hamilton, provincia canadiană Ontario, au reconstituit un algoritm de învățare profund, conceput pentru a descoperi proprietățile chimice ale moleculelor. Algoritmul proprietăților chimice, în acest caz, a depășit alte programe de simulare computerizate în a prezice, să spunem, solubilitatea unei molecule simulate.
Stokes a declarat că noua cercetare a tratat eficacitatea antibioticelor precum o altă proprietate chimică, pe care algoritmul trebuie să o prezică.
Acest experiment s-a axat pe o rețea neurală formată dintr-o bază de date de peste 1.000 de medicamente, aprobate de Administrația de Alimente și Medicamente (FDA) din SUA și un alt grup de compuși naturali, precum plante sau reziduuri. Aceste 2.335 de molecule au structuri chimice bine cunoscute și proprietăți antibiotice sau non-antibiotice cunoscute.
Odată ce modelul a fost pus în funcțiune, cercetătorii l-au îndreptat către o bază de date privind refolosirea medicamentelor cu mai mult de 6.000 de compuși, care au fost aprobați de FDA ca medicamente sau au început, cel puțin, procesul de aprobare FDA.
Stokes a spus că echipa s-a concentrat, în special, pe doi parametri și anume pe eficacitatea antibioticelor, determinată de algoritmul descoperit și similitudinea chimică cu alte antibiotice cunoscute, calculată printr-o bine-cunoscută formulă matematică, numită scorul Tanimoto. Ei au vrut să descopere compușii antibioticelor, ceea ce le fac să fie extrem de eficiente. Dar, au dorit, de asemenea, ca aceste antibiotice potențiale să fie cât mai îndepărtate chimic de orice alt antibiotic cunoscut, deoarece cu cât sunt mai mulți compuși chimici asemănători, cu atât antibioticele se pot dovedi, de asemenea, ineficiente împotriva tulpinilor de infecții rezistente.
Astfel, a apărut medicamentul numit halicină. Dezvoltat inițial ca un medicament anti-diabet, halicina părea să fie un antibiotic ca niciunul de până acum.
„În mod evident, nu s-a încadrat în nicio clasă de antibiotice existente”, a spus Stokes.
Așa că, au testat halicina împotriva bacteriilor periculoase cunoscute, precum bacteria E.coli. De asemenea, au testat halicina sub formă de cremă împotriva unei infecții de piele, în cazul unui șoarece de laborator, nefiind tratată de niciun alt antibiotic, până la momentul respectiv.
„Am luat halicină și am aplicat-o periodic pe parcursul unei zile. Pe urmă, am verificat câte bacterii de tip „acinetobacter baumannii” au existat la sfârșitul unei zile de tratament. Am descoperit că această substanță descoperită a eradicat infecția”, a spus Stokes.
Acest proces este descris de către autorii săi într-o lucrare recentă, publicată în revista Cell.
„Creăm noi algoritmi, pentru a găsi antibiotice, acestea fiind active împotriva unui agent patogen specific, neavând activitate împotriva microbilor care trăiesc în intestinul pacienților”, a spus el.
În plus, antibioticele cu spectru restrâns vor fi mult mai puțin susceptibile de a declanșa rezistența la antibioticele cu spectru larg. ,,Antibioticele actuale sunt active împotriva unui spectru diversificat de bacterii, ceea ce favorizează difuzia rezistenței la antibiotice. Așadar, terapiile cu spectru restrâns vor susține mai puțin capacitatea de rezistență a organismului”, susține Stokes.