Искусственный интеллект помог усилить антибиотики: 72% новых молекул превзошли исходные
Большинство современных антибиотиков — это природные молекулы, найденные случайно или перебором. Например, пенициллин открыли, заметив, что плесень подавляет бактерии. Позже поиск стал системным, но суть осталась прежней: проверять то, что уже создала эволюция.
Современный ИИ обычно работает похоже — прочесывает базы данных в поиске подходящей молекулы. Ученые из Пенсильванского университета предложили иной подход: не искать готовое, а брать слабые молекулы и поэтапно их улучшать.
Инструмент ApexGO использует машинное обучение для направленного редактирования структуры антибиотиков. На каждом шаге он оценивает активность и вносит изменения, повышающие эффективность.
В экспериментах 72% полученных молекул превзошли исходные по антибактериальной активности. Это подтверждает, что ИИ может не просто находить, но и создавать более сильные варианты.
Результаты опубликованы в журнале Nature Machine Intelligence. Разработчики отмечают, что метод применим не только к антибиотикам, но и к другим классам лекарств.
Новый подход может ускорить создание эффективных препаратов, особенно на фоне роста устойчивости бактерий к существующим антибиотикам.
