Антибиотикорезистентность остается угрозой глобальному здравоохранению. Прогнозируется, что к 2050 году число смертей от инфекций, устойчивых к лекарствам, возрастет на 70% и достигнет 40 млн. Традиционная разработка препаратов занимает годы и часто заканчивается неудачей. ApexGO использует другой подход — берет исходный, «несовершенный» пептид и с помощью машинного обучения шаг за шагом модифицирует его, выбирая наиболее перспективные варианты для дальнейшего тестирования.
В основе ApexGO лежит байесовская оптимизация — метод, позволяющий исследовать огромные пространства молекулярных комбинаций. По словам соавтора работы Сесара де ла Фуэнте, поиск антибиотиков похож на навигацию по бесконечной «молекулярной пустыне», где случайный перебор бесполезен. ApexGO предлагает направленный маршрут, выявляя последовательности, которые с высокой вероятностью окажутся эффективными против бактерий.
В ходе лабораторных испытаний 85% созданных ApexGO пептидов успешно подавляли рост бактерий, а 72% продемонстрировали более сильную антимикробную активность по сравнению с исходными молекулами. В экспериментах на мышах два разработанных ИИ пептида показали эффективность, сопоставимую с полимиксином B — антибиотиком «последнего резерва», применяемым против устойчивых инфекций.
ApexGO стал развитием инструмента APEX, который использовался для поиска потенциальных антибиотиков в необычных биологических источниках — от выделений амфибий до древних геномов мамонтов и гигантских ленивцев. Теперь система не только находит перспективные молекулы, но и автоматически оптимизирует их свойства.
Новый подход важен ещё и тем, что результаты компьютерной оптимизации подтвердились в реальных биологических тестах. Это снижает риск того, что ИИ «переобучится» на цифровых моделях и начнёт предлагать молекулы, которые бесполезны в лаборатории. Учёные считают, что при более длительных вычислительных кампаниях система сможет генерировать тысячи потенциальных кандидатов в лекарства.
Авторы признают, что разработанные пептиды требуют дополнительной проверки безопасности, стабильности и токсичности перед клиническим применением. Тем не менее, ApexGO демонстрирует, как искусственный интеллект превращает поиск антибиотиков из во многом случайного процесса в конкретную инженерную задачу.
