Понастоящем използването на изкуствен интелект за участие в откриването и проектирането на нови лекарства се превърна в гореща следа за изследване и развитие на нови лекарства. Веднъж Масачузетският технологичен институт използва технологията на изкуствения интелект, за да открие успешно нов антибиотик - Халицин (Halicin). Антибиотикът показа най-силния антимикробен ефект в историята и чрез автономното обучение и анализ на модела на изкуствения интелект, той успешно скринира за молекули с отлично инхибиране на бактериалния растеж. Чрез задълбочено изучаване на 2 000 известни духовни молекули, AI моделът не само откри нови характеристики на антибиотици, но също така прецизно отсява високоефективен антибиотик в ултра голяма продуктова библиотека.
▲ В сравнение с други антимикробни лекарства, какви са характеристиките на новите лекарства, открити от AI?
Антибиотикът хализин има мощен бактерициден ефект върху бактериите, развили резистентност на пазара и не предизвиква нова резистентност. В сравнение с традиционните методи за проверка, скоростта на проверка с помощта на AI модели е изключително бърза, което значително намалява разходите. Интересното е, че Халисин показва характеристики, които преди това не са били разбирани от учените хора, откритие, което хвърля нова светлина върху областта на изследването на антибиотиците. Естеството на тази функция обаче все още е неизвестно и не може да се намери ясен отговор дори при обучението на AI модели. Резултатите от това изследване показват, че приложението на изкуствения интелект в областта на откриването на лекарства е надхвърлило ограниченията на традиционните човешки методи.
Изкуственият интелект доведе до по-ефективен, рентабилен и иновативен процес на откриване на лекарства. Тази трансцендентност се отразява предимно в скоростта на развитие, рентабилността и новото разбиране на свойствата на лекарствата. Например, AI моделите могат да проверяват потенциални кандидати за лекарства по-бързо и по-ефикасно, като значително съкращават времевата рамка за откриване на лекарства в сравнение с традиционните експериментални методи за валидиране. Използването на AI модели за скрининг на лекарства значително намалява разходите за научноизследователска и развойна дейност и е по-рентабилно от традиционните методи. AI моделите демонстрираха способността да разкриват неразбрани преди това характеристики на лекарствата, които може да са трудни за откриване при традиционните изследователски методи, като по този начин предоставят по-иновативни насоки за разработването на нови лекарства.
▲Защо се казва Halicin, странно име?
Оригиналното име на Halicin всъщност има само един код, наречен SU-3327, който всъщност е просто експериментално лекарство или прототип на лекарството. Първоначално е проучван за лечение на диабет, но поради лоши резултати от тестовете, разработването на приложението на съединението отдавна е преустановено и се използва само като експериментално лекарство. По-късно моделите с изкуствен интелект (AI) установиха, че хализинът има антибиотични свойства срещу различни бактерии. И от това беше официално кръстен. Името му "Halicin" е препратка към Hal, измислена система с изкуствен интелект от 2001 г.: Космическа одисея.
"2001: Космическа одисея" е класически научнофантастичен филм и играе централна роля в историята на научнофантастичните филми и се смята за един от крайъгълните камъни в научнофантастичните филми. Известен с иновативните си визуализации, музика и разказване на истории, филмът поставя високо летвата за бъдещи научно-фантастични филми. Той представя вселена, пълна с мистерия и чудеса, позволявайки на публиката да се замисли дълбоко за бъдещето на човечеството и развитието на науката и технологиите. Той се превърна в част от глобалната научнофантастична култура и оказа дълбоко влияние върху бъдещите научнофантастични филми и телевизионни предавания.
▲ Какъв е неговият специфичен ефект и перспективи?
Когато хализинът е открит за първи път, изследователите са използвали компютърни методи за дълбоко обучение, за да определят, че хализинът може да е широкоспектърен антибиотик. Тази възможност беше потвърдена чрез in vitro тестване на клетъчни култури и in vivo експерименти с мишки, показващи активност срещу редица резистентни към лекарства щамове, включително Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii и Mycobacterium tuberculosis. Неговият механизъм на действие включва секвестирането на желязо в бактериалните клетки, като по този начин пречи на способността му да регулира рН баланса на клетъчните мембрани. Предварителните изследвания показват, че хализинът може да убива бактериите, като нарушава способността им да поддържат електрохимичен градиент върху клетъчните мембрани. Този механизъм на действие е различен от този на повечето антибиотици и може да затрудни бактериите да развият резистентност. Като цяло хализинът демонстрира потенциал като антибиотик, особено за някои бактерии, които са развили резистентност към конвенционалните лекарства.
Това ново лекарство обаче беше съобщено за първи път през 2019 г., но все още няма новини за ново лекарство или каквито и да било актуализации, което може да е срещнало трудности при последващи изследвания и разработки на нови лекарства. Има две причини за първоначалното подозрение: Първо, незадоволителните резултати от клиничните изпитвания при разработването на нови лекарства може да се дължат на неуспеха на първоначалните изпитвания да демонстрират напълно ефикасността или безопасността на лекарството. В този случай може да се наложи екипът за научноизследователска и развойна дейност да преоцени пригодността на лекарството и да предприеме мерки за модифицирането или оптимизирането му. От друга страна, проблемите с безопасността и токсичността също са важно съображение и новите лекарства трябва да преминат през строги оценки на токсичността и безопасността, преди да бъдат пуснати на пазара. Ако по време на процеса на разработване бъдат идентифицирани неблагоприятни проблеми с безопасността или токсичност, може да са необходими допълнителни проучвания и модификации, за да се гарантира безопасността на лекарството за пациентите.
▲ Резюме
В обобщение, машините имат голям потенциал за откриване на лекарства, особено когато се работи със сложна информация. Чрез задълбочено обучение машините могат бързо да намерят модели и да ускорят откриването на нови лекарства. Второ, сътрудничеството е ключово. Супер екип от компютърни, биологични и фармацевтични експерти е ключът към успешното използване на AI за разработване на нови лекарства. Това сътрудничество преодолява традиционните предизвикателства за научноизследователска и развойна дейност и подобрява ефективността. Успехът на машината също ни казва, че данните са от решаващо значение. Големите данни и дълбокото обучение ни позволяват да имаме по-точно разбиране за ефектите на лекарствата и да проектираме лекарства по по-целенасочен начин. Като цяло AI прави разработването на нови лекарства по-ефективно и носи нови възможности в областта на медицината. С добавянето на по-мощен изкуствен интелект, бъдещето на роботизираното откриване на лекарства е на път да се превърне в реалност.