Ведущие исследователи из Университета ИТМО и Института искусственного интеллекта AIRI представили инновационный алгоритм для создания современных антибиотиков, которые способны противостоять быстрой выработке устойчивости у патогенных бактерий. Используя интеллектуальные технологии и глубокое понимание процессов бактериального метаболизма, команда, которой руководит Анастасия Орлова, уже смогла выделить 56 уникальных соединений, обладающих потенциалом стать основой новых лекарственных средств. Особенно многообещающие результаты достигнуты в отношении борьбы с патогенными штаммами кишечной палочки Escherichia coli, вызывающей тяжелые заболевания желудочно-кишечного тракта.
Новые антибиотики: шаг к победе над устойчивыми инфекциями
Антибиотики по праву считаются выдающимся изобретением современной медицины. Благодаря им удалось спасти миллионы жизней и превратить смертельные бактериальные инфекции — такие как туберкулез, пневмония и сифилис — в излечимые заболевания. Однако с течением времени бактерии научились защищаться: они эволюционируют и модифицируют свои белки-мишени, теряя чувствительность к воздействию традиционных препаратов. Вот почему стремление ученых сегодня направлено на создание лекарств, которые смогут связываться сразу с несколькими важными для бактерии белками. Такой подход позволит дольше сохранять активность антибиотика и предотвратить возникновение лекарственной устойчивости.
Интеллектуальный алгоритм: ускорение поиска новых препаратов
Традиционные методы поиска новых антибиотических соединений включают скрининг больших химических баз, где ученые проверяют молекулы по множеству параметров: от отсутствия токсичности до способности связываться с нужными биомишенями. Данный процесс может занимать недели и редко приводит к открытию принципиально новых соединений. В этом контексте технологии искусственного интеллекта вносят настоящую революцию в разработку лекарств: современные алгоритмы машинного обучения позволяют генерировать новые молекулы-антибиотики, анализируя обширные массивы данных и прогнозируя их эффективность еще до лабораторного синтеза.
Уникальный подход команды ИТМО и AIRI
Ключевой особенностью нового алгоритма, созданного под руководством Анастасии Орловой, является способность подбирать и предлагать молекулы, которые потенциально взаимодействуют одновременно с несколькими белками патогенной бактерии. Это принципиально важно для замедления развития резистентности. Алгоритм уже помог отобрать десятки перспективных соединений, среди которых есть кандидаты для борьбы не только с Escherichia coli, но и с другими опасными микробами, такими как сальмонелла, клебсиелла, менингококк. В будущем этот подход обещает быть эффективным для широкого класса бактериальных инфекций.
От новобиоцина к перспективным лекарствам будущего
В своей работе ученые сравнивали эффективность новых молекул с уже существующими антибиотиками, включая новобиоцин — известный препарат, применяемый для лечения инфекций, вызванных устойчивыми бактериями. Разработанные с помощью алгоритма соединения показали высокую активность в лабораторных тестах и перспективы для дальнейших клинических исследований. Методики, разработанные в ИТМО и Институте AIRI, открывают путь к созданию новых групп антибиотиков, способных эффективно бороться с изменяющимися бактериальными угрозами.
Достижения российских ученых вселяют оптимизм в борьбу с Антибиотикорезистентностью и дают надежду на выполнение глобальной задачи — защитить население планеты от тяжелых бактериальных инфекций. Инновационные технологии и таланты молодых специалистов, среди которых Анастасия Орлова, делают будущее медицины ярче и безопаснее.
Ведущие специалисты Университета ИТМО создали уникальный алгоритм, который позволяет находить и проектировать новые соединения, способные воздействовать сразу на два белка-мишени. Благодаря этой инновационной разработке химики уже сформировали 56 новых молекул на основе бензимидазола. Этот класс соединений славится выраженной антибактериальной активностью, однако препараты на их основе пока остаются редкостью на мировом рынке. Новые молекулы, обнаруженные специалистами ИТМО, открывают большие перспективы для создания современных антибиотиков, способных бороться даже с самыми устойчивыми штаммами кишечной палочки (Escherichia coli). К сожалению, эта бактерия часто становится причиной быстро прогрессирующих инфекций, а также проявляет удручающую устойчивость ко многим лекарствам. Патогенные разновидности кишечной палочки могут представлять опасность для организма человека, вызывая серьёзные желудочно-кишечные расстройства, инфекции мочевыводящей системы и желчного пузыря, а также становиться причиной пневмоний, менингитов и воспалительных процессов в ранах.
Новый подход к борьбе с устойчивыми бактериями
Группа исследователей из ИТМО адаптировала современный алгоритм генерации лекарственных компонентов, который изначально был разработан экспертами AIRI Institute. Теперь программа способна находить молекулы, нацеленные конкретно на два жизненно важных белка – ДНК-гиразу типа А и В. Эти белки играют ключевую роль для размножения и выживания многих грамотрицательных бактерий, которые считаются особенно сложными «противниками» для существующих антибиотиков и зачастую приводят к тяжёлым инфекциям.
В отличие от прежних программ, разработка ИТМО предоставляет возможность одновременно учитывать широкий спектр важных свойств молекул: не только способность связываться с необходимыми белками, но и синтезируемость, отсутствие токсичности, минимизацию побочных реакций, а также сходство с уже существующими медицинскими средствами и общую биологическую активность. Это заметно ускоряет процесс поиска перспективных кандидатов и позволяет сосредоточиться только на тех соединениях, которые действительно могут быть произведены и использованы на практике.
Высокоточная оценка эффективности новых соединений
Алгоритм, разработанный в ИТМО, основан на генеративной модели, которая «выбирает» оптимальные молекулы по множеству критериев. Оценка точности работы искусственного интеллекта уже показала впечатляющие результаты: тестирование на известных соединениях принесло точность прогнозов в 81%.
Для дальнейшей проверки новых молекул учёные провели комплексный анализ совместно с коллегами из AIRI Institute. Особенно значимым стал метод вычисления пертурбации свободной энергии (Free Energy Perturbation) — он позволяет при помощи моделирования на компьютере превращать одну молекулу в другую, а затем с высокой точностью определять энергетическую разницу между ними. Этот подход позволил выявить два уникальных соединения, превосходящих по антибактериальной активности даже такой известный антибиотик, как новобиоцин.
Впереди – этап лабораторных испытаний
На следующем этапе исследования все выявленные перспективные соединения предстоит протестировать уже в лабораторных условиях. По словам инженера Передовой инженерной школы ИТМО и одной из авторов проекта, аспирантки Анастасии Орловой, такие эксперименты необходимы, чтобы убедиться в реальной эффективности новых молекул. «Как правило, из множества соединений, отобранных с помощью компьютерных методов, успешными на практике оказываются лишь единицы. Если наши лабораторные тесты подтвердят высокую активность найденных компонентов, появится возможность задуматься о патентовании и запуске новых лекарств. Сейчас мы активно ищем лабораторию для проведения подобных исследований», — делится Анастасия.
Потенциал для будущей фармацевтики
Создание собственного алгоритма и успешная генерация новых перспективных соединений с двусторонней активностью против жизненно важных бактериальных белков открывают для российской науки и медицины разносторонние возможности. Такой подход значительно ускоряет процесс открытия лекарственных средств нового поколения, делая его более предсказуемым, экономичным и эффективным. Технологии искусственного интеллекта и компьютерного моделирования в руках учёных становятся мощным инструментом для борьбы с постоянно мутирующими и стойкими к препаратам бактериями, что особенно важно в условиях глобального роста антибиотикорезистентности. Позитивные результаты, полученные на начальном этапе, внушают уверенность в успешном продолжении исследований и скором появлении на рынке инновационных и безопасных препаратов, способных защитить здоровье людей по всему миру.
В условиях постоянного увеличения устойчивости микроорганизмов к традиционным лекарствам необходимо эффективное решение для разработки новых препаратов. Передовые алгоритмы открывают поистине широкие перспективы для поиска средств, способных победить не только бактерии, но и вирусы, а также грибковые инфекции.
Адаптация алгоритма для поиска новых лекарств
Современные программные решения отлично подходят для создания медикаментов, ориентированных на разнообразные группы патогенов. Их можно усовершенствовать для поиска препаратов против самых разных возбудителей, включая бактерии, вирусы и грибки. Для этого сначала требуется сформировать базу из известных лекарственных молекул, после чего разрабатывается специальная модель, способная предсказывать активность этих соединений. Следующим шагом станет интеграция модели в общий алгоритм и его последующее обучение с учетом особенностей новых целевых белков, против которых и будут разрабатываться будущие лекарства. Такой подход позволяет значительно ускорить процесс поиска эффективных молекул и увеличить точность подбора кандидатов на роль новых препаратов.
В настоящее время существует открытая модель, прогнозирующая активность молекул на основе бензимидазола — важного класса веществ для создания современных антибиотиков. Любой специалист, занимающийся поиском инновационных способов борьбы с инфекциями, может воспользоваться этим инструментом для проектирования новых эффективных лекарственных средств. Открытость подобных разработок способствует активному обмену знаниями в научном сообществе и значительно облегчает процесс создания новых антибиотиков, актуальных в борьбе с устойчивыми штаммами бактерий.
Будущее развитие и перспективы алгоритма
Разработка и усовершенствование интеллектуальных алгоритмов определяют новое направление в фармацевтике. Такие системы предоставляют исследователям мощные инструменты для экспресс-анализа тысяч соединений и автоматического выявления наиболее перспективных кандидатов. Это особенно важно на фоне увеличения количества патогенных микроорганизмов и появления новых резистентных штаммов. Следуя этому пути, наука обретает возможность разрабатывать средства, которые будут не только эффективны, но и максимально безопасны для пациентов.
С каждым днем цифровые технологии становятся все более неотъемлемой частью современного медицинского исследования. Объединение обширных баз данных молекул и инновационных методов прогнозирования открывает яркие горизонты для поиска новых лекарственных решений. Благодаря активности и творческому подходу ученых уже в ближайшем будущем можно ожидать появления препаратов, эффективно преодолевающих микробные барьеры и улучшающих качество жизни миллионов людей.
