Článek
Umělá inteligence navrhla dvě nová potenciální antibiotika, která by mohla léčit kapavku a odolné superbakterie MRSA, píší vědci. Za objevem stojí tým Massachusettského technologického institutu (MIT), který tvrdí, že umělá inteligence by mohla zahájit „druhý zlatý věk“ v objevování antibiotik, informuje BBC.
Léky, které byly od základu navrženy umělou inteligencí, uspěly v laboratorních testech i v testech na zvířatech. Přesto budou muset být obě sloučeniny ještě několik let zdokonalovány a podrobeny klinickým zkouškám, než bude možné je předepsat.
Vědci už dříve použili umělou inteligenci k procházení tisíců známých chemických látek ve snaze identifikovat ty, které mají potenciál stát se novými antibiotiky. Ta zabíjejí bakterie, ale přesto jsou infekce, které odolávají léčbě, v současnosti příčinou více než milionu úmrtí ročně. Nadměrné užívání antibiotik totiž pomohlo bakteriím vyvinout se tak, aby se vyhnuly účinkům léků, a již několik desetiletí je nedostatek nových antibiotik.
Jak vycvičit AI ve zdravotnictví
Tým MIT postoupil o krok dál a pomocí generativní umělé inteligence navrhl antibiotika konkrétně na pohlavně přenosnou kapavku a na potenciálně smrtelně nebezpečný MRSA (zlatý stafylokok rezistentní vůči meticilinu). To je druh bakterie, která žije neškodně na kůži, ale pokud se dostane do těla, může způsobit vážnou infekci.
Studie výzkumného týmu publikovaná v časopise Cell zkoumala 36 milionů sloučenin včetně těch, které buď neexistují, nebo dosud nebyly objeveny. Vědci umělou inteligenci cvičili tak, že jí zadali chemickou strukturu známých sloučenin spolu s údaji o tom, zda zpomalují růst různých druhů bakterií. Umělá inteligence se pak naučila, jak na bakterie působí různé molekulární struktury složené z atomů, jako jsou uhlík, kyslík, vodík a dusík.
Tým vyzkoušel dva přístupy k navrhování pomocí AI – první určil slibný výchozí bod prohledáním databáze milionů chemických molekul o velikosti osmi až 19 atomů a na základě toho stavěl. Druhý dal umělé inteligenci od začátku volnou ruku. Z procesu dále vědci vyřadili vše, co se příliš podobalo současným antibiotikům. Snažili se také odfiltrovat vše, co by mohlo být pro člověka toxické.
Po výrobě byly hotové návrhy úspěšně testovány na bakteriích v laboratoři a na infikovaných myších, výsledkem čehož byly dva nové potenciální léky. „Jsme nadšeni, protože ukazujeme, že generativní umělou inteligenci lze použít k návrhu zcela nových antibiotik,“ řekl BBC profesor James Collins z MIT. „Umělá inteligence nám může umožnit levně a rychle vymýšlet molekuly, a skutečně nám tak dát náskok v boji s geny superbakterií.“
Problémy s nákladností a malým ziskem
Léky však nejsou připraveny ke klinickým zkouškám a bude nutné je zdokonalit – podle odhadů to zabere další rok až dva, než vůbec bude možné zahájit dlouhý proces jejich testování na lidech.
Doktor Andrew Edwards z Flemingovy iniciativy a Královské univerzity v Londýně uvedl, že tato práce je „velmi významná“ a má „obrovský potenciál“, protože „demonstruje nový přístup k identifikaci nových antibiotik“. Dodal však, že i když umělá inteligence slibuje výrazný posun ve vývoji léků, stále je třeba provést veškerou následnou práci, pokud jde o testování bezpečnosti a účinnosti. To může být dlouhý a nákladný proces bez záruky toho, že experimentální léky budou na jeho konci předepsány pacientům.
Někteří volají po tom, aby se objevování léků pomocí umělé inteligence zlepšilo v širším měřítku. Profesor Collins říká, že „potřebujeme lepší modely“, které nejen ukážou, jak dobře léky fungují v laboratoři, ale dokážou předpovědět i jejich účinnost v těle. Problémem je také to, jak náročná je výroba návrhů s umělou inteligencí. Z 80 nejlepších teoreticky navržených léků na kapavku byly pouze dva syntetizovány tak, aby z nich vznikly léky.
Profesor Chris Dowson z University of Warwick uvedl, že studie je „skvělá“ a ukazuje, že umělá inteligence je „významným krokem vpřed jako nástroj pro objevování antibiotik, který zmírňuje vznik rezistence“. Vysvětluje však, že v případě infekcí rezistentních na léky hraje roli i ekonomický problém – „jak vyrobit léky, které nemají žádnou komerční hodnotu?“. Pokud by bylo vynalezeno nové antibiotikum, pak by se v ideálním případě používalo co nejméně, aby se zachovala jeho účinnost. To by ale komukoli ztěžovalo dosažení zisku.
