Искусственный интеллект может кого-то обеспокоить, но эта технология уже творит чудеса для человечества. Ученые использовали искусственный интеллект для создания нового антибиотика, способного бороться с устойчивым к лекарствам супержуком, который Всемирная организация здравоохранения считает «критической» угрозой.
Используя машинное обучение, ученые из Университета Макмастера и Массачусетского технологического института смогли найти новый антибиотик для уничтожения Acinetobacter baumannii, бактерии, часто встречающейся в больницах и способной вызывать серьезные инфекции, говорится в исследовании, опубликованном на прошлой неделе.
Acinetobacter baumannii может распространяться на небольшие расстояния по воздуху в капельках воды, но чаще всего передается от человека к человеку через руки медицинских работников.
Ведущий автор исследования Джонатан Стоукс. Изображение: McMaster University
Это заболевание стало устойчивым к большинству антибиотиков, и Всемирная организация здравоохранения еще в 2017 году заявила, что для борьбы с ним «срочно нужны новые антибиотики».
Но в исследовании говорится, что ИИ, возможно, уже на пути к достижению этой цели.
«Подходы машинного обучения позволяют быстро исследовать химическое пространство, увеличивая вероятность обнаружения новых химических веществ с антибактериальной активностью», — говорится в исследовании, опубликованном в журнале Nature Chemical Biology.
Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта, в которой компьютеры автоматически обучаются на основе прошлых данных. При борьбе с болезнями эта технология может использоваться для отбора от сотен миллионов до миллиардов молекул с подходящими антибактериальными свойствами.
В данном случае ученые просеяли 7 500 молекул, чтобы найти новое антибактериальное соединение под названием абауцин. Прежде чем использовать его, необходимо провести дополнительные испытания, но лабораторные тесты показали, что он может лечить инфицированные раны на мышах.
Они добавили, что это «многообещающая находка» и «подчеркивает полезность машинного обучения в поиске антибиотиков».
