Süni intellekt indi də antibiotik düzəldir

Massaçusets Texnologiya İnstitutunun alimləri generativ süni intellektin köməyi ilə qonoreya və Staphylococcus aureus (qızılı stafilokok) infeksiyasına qarşı yeni antibiotiklər yaradıblar.

Lent.az xarici KİV-ə istinadən xəbər verir ki, onlar 36 milyondan çox potensial birləşmə generasiya edib və test ediblər. Ən perspektivli birləşmələr mövcud preparatlardan struktur baxımından fərqlənirlər və görünür ki, bakteriyaların hüceyrə membranlarını dağıdan yeni təsir mexanizmləri ilə işləyirlər. Bu yanaşma səhiyyənin ən ciddi qlobal problemlərindən biri - antibiotikə qarşı müqavimətlə mübarizəyə kömək edə bilər. Təxminlərə görə, dərmanlara davamlı infeksiyalar hər il dünyada 5 milyon insanın ölümünə səbəb olur. Son onilliklər ərzində ənənəvi antibiotik hazırlama metodları əsasən mövcud preparatların modifikasiyasını təklif edib və bu, köklü yeni təsir mexanizmlərinin yaranmasına gətirib çıxarmayıb.

Massaçusets Texnologiya İnstitutunun “Süni intellekt antibiotikləri” layihəsi çərçivəsində tədqiqatçılar artıq mövcud kimyəvi birləşmələrin böyük kitabxanalarını süni intellekt vasitəsilə screening etmək üçün istifadə ediblər. Bu, halicin və abaucin daxil olmaqla bir neçə perspektivli namizədin müəyyənləşdirilməsinə imkan verib. İndi isə onlar təbiətdə mövcud olmayan fərziyyəvi molekullar yaratmağa qərar veriblər. Bunun üçün iki yanaşmadan istifadə olunub: birinci yanaşmada süni intellekt alqoritmlərinə antimikrob aktivliyə malik müəyyən kimyəvi fraqment əsasında molekullar hazırlamaq tapşırılıb, ikinci yanaşmada isə süni intellekt istənilən fraqmenti daxil etməyə ehtiyac olmadan sərbəst şəkildə molekullar generasiya edib. Tədqiqatçılar süni intellektlə təlimləndirilmiş machine learning modelləri vasitəsilə 45 milyon kimyəvi fraqmenti analiz ediblər ki, N. gonorrhoeae bakteriyasına - yəni qonoreyaya səbəb olan mikroorqanizmə qarşı təsir göstərə bilən birləşmələri tapsınlar.

Toksik və artıq məlum antibiotiklərə bənzər birləşmələr istisna edildikdən sonra təxminən 1 milyon namizəd qalıb. Onların arasında perspektivli F1 fraqmenti seçilib. İki süni intellekt alqoritmi vasitəsilə alimlər F1-dən 7 milyon törəmə molekul yaradıblar, ən aktiv 1000 birləşməni seçiblər və onlardan ikisini sintetik şəkildə hazırlayıblar. Bu birləşmələrdən biri - NG1 - həm laboratoriya şəraitində, həm də siçanlar üzərində aparılmış sınaqlarda davamlı bakteriya ştammlarına qarşı yüksək effektivlik göstərib. Sonrakı tədqiqatlar NG1 birləşməsinin daha əvvəl öyrənilməmiş bir hədəfə - bakterial membranların formalaşması üçün vacib olan LptA adlı zülala təsir etdiyini ortaya qoyub. Araşdırmaların ikinci mərhələsində süni intellekt alqoritmləri sərbəst şəkildə molekullar layihələndirərək əsasən qram-müsbət bakteriyalara, xüsusilə də Staphylococcus aureus bakteriyasına qarşı birləşmələr yaratmışdır. Alqoritmlər 29 milyondan çox birləşmə generasiya edib və onlar N. gonorrhoeae üçün istifadə olunan eyni meyarlarla filtrdən keçirilib.

Nəticədə namizədlərin sayı 90-a qədər azaldılıb, onlardan 22 molekul sintetik şəkildə hazırlanaraq test edilib. Bu molekullardan 6-sı çoxrezistent qızılı stafilokoka qarşı güclü antibakterial aktivlik göstərib. Ən perspektivli namizəd olan DN1, siçanlarda metisillinə davamlı Staphylococcus aureus tərəfindən yaranmış dəri infeksiyasını müalicə etməyi bacarıb. DN1, bakteriyaların hüceyrə membranları ilə qarşılıqlı təsirə girərək fəaliyyət göstərib, lakin NG1-ə nisbətən daha geniş təsir spektrinə malik olub. Layihədə iştirak etmiş qeyri-kommersiya təşkilatı Phare Bio, NG1 və DN1 birləşmələrinin mümkün tibbi tətbiqinə hazırlanması məqsədilə onların daha da modifikasiyası və preklinik sınaqlara yönəlik işlər aparır. İstifadə olunan metodlar süni intellektin digər təhlükəli bakteriyalara qarşı preparatların hazırlanmasında potensialını araşdırmağa imkan verəcək. Bu bakteriyalar arasında vərəmə səbəb olan Mycobacterium tuberculosis və xəstəxana şəraitində ağır infeksiyalar, o cümlədən pnevmoniya və sepsislə nəticələnən Pseudomonas aeruginosa (mavi-yaşıl irin çöpləri) da yer alır.