Машинное обучение открыло миллион новых пептидов против супербактерий

Сложность в том, что микробы — те еще изобретатели. Они мутируют, приспосабливаются, строят оборону против наших лекарств. И армия таких неуязвимых патогенов растет с пугающей скоростью.

Но я вас сейчас обрадую. Новость пришла из мира data science: международная команда исследователей использовала машинное обучение, чтобы найти принципиально новые боеприпасы против заражений. Похоже на сюжет научной фантастики, но факты — упрямая вещь.

Все детали — в свежем номере журнала Cell.

Микромир: поле боя под микроскопом

Как искали? Алгоритм прочесал гигантские базы данных о микробах, живущих буквально повсюду: в земле под нашими ногами, в океанских глубинах, даже внутри нашего собственного кишечника.

«Представьте себе бактериальное сообщество как арену, где каждый сражается за место под солнцем. Их оружие — особые пептиды, своеобразные химические снаряды, которые они выпускают в соседей», — поясняет Себастьян Хиллер, биолог из Базельского университета. Он в этом исследовании не участвовал, но его метафора — бьет точно в цель.

Удачный «выстрел» пробивает оболочку бактерии-мишени, и та гибнет. Искусственный интеллект проанализировал миллиарды возможных белковых цепочек и отобрал тех, кто, по его прогнозу, будет лучше всего справляться с такой боевой задачей. Эффективнее любого лаборанта, согласитесь?

Итог отбора — 863 498 новых антимикробных пептидов. Шокирует другая цифра: более 90% из этого ошеломляющего списка наука раньше просто не знала.

Но теория теорией, а как дела в реальности? Ученые синтезировали первую сотню пептидов и устроили им проверку в чашках Петри против 11 опасных бактериальных штаммов. Результат обнадеживает: 79 соединений успешно пробивали бактериальные мембраны, причем 63 из них работали против монстров вроде устойчивой кишечной палочки и золотистого стафилококка.

Следующий этап — тесты на живых мышах с кожными абсцессами. Здесь картина скромнее: всего три пептида показали свою силу. Это важный урок: то, что работает в пробирке, не всегда срабатывает в сложной системе живого организма. Но факт, что хоть что-то сработало, — уже прорыв.

И самое крутое, на мой взгляд: авторы выложили ВЕСЬ массив данных в открытый доступ. Теперь любой исследователь в мире может взять любой из этих почти миллиона пептидов и пытаться создать на его основе конкретное лекарство. Это и есть наука будущего — коллаборативная, открытая, быстрая.

Как верно подметил Хиллер, эта работа — веское доказательство: мы не бессильны перед лекарственной устойчивостью. У нас есть чем ответить. Просто нужно искать ответы в правильных местах, а иногда — в правильных алгоритмах.