Исследователи из Университета Массачусетса в Амхерсте предложили два инструмента, которые могут ускорить разработку новых лекарств от туберкулеза. Эта болезнь продолжает оставаться одной из самых смертоносных инфекций, с учетом того, что по данным Всемирной организации здравоохранения, в 2024 году она унесла жизни около 1,23 миллиона человек. Проблема заключается в сложной клеточной оболочке бактерии Mycobacterium tuberculosis, которая затрудняет проникновение большинства антибиотиков.
Возбудитель туберкулеза окружен двумя мембранами, причем внешняя из них имеет особую структуру, что делает ее практически непроницаемой для многих лекарств. Ранее ученым приходилось тестировать потенциальные препараты по одному, чтобы выяснить, смогут ли они преодолеть этот барьер.
В 2023 году команда под руководством микробиолога Слоан Зигрист представила технологию PAC-MAN (Peptidoglycan Accessibility Click-Mediated Assessment), позволяющую одновременно тестировать множество химических соединений и быстро определять их способность проникать в бактерии. Однако этого оказалось недостаточно для поиска оптимальных кандидатов из миллионов молекул.
Следующим шагом стало привлечение специалистов в области искусственного интеллекта. Под руководством профессора Анны Грин была разработана нейронная сеть MycoPermeNet, обученная на данных, полученных с помощью PAC-MAN. Алгоритм анализирует химическую структуру молекулы и прогнозирует, сможет ли она пройти через защитную оболочку бактерии, а также определяет свойства, способствующие ее проникновению.
Информация в статье носит справочный характер и не заменяет консультацию врача. Перед применением рекомендаций обратитесь к специалисту.
В ходе исследования ученые выявили закономерность: характеристики веществ, позволяющие им преодолевать микомембрану, связаны с их способностью уничтожать возбудителя туберкулеза. Анна Грин отметила, что искусственный интеллект помогает понять, почему одни молекулы проходят барьер, а другие остаются снаружи.
Сочетание PAC-MAN и нейросети значительно ускоряет процесс поиска перспективных лекарств, позволяя искусственному интеллекту предварительно отбирать наиболее многообещающие кандидаты. Исследователям остается лишь подтвердить результаты экспериментально. Авторы работы полагают, что такой подход поможет быстрее создавать новые препараты против туберкулеза, который ежегодно уносит более миллиона жизней и становится все более устойчивым к существующим антибиотикам. Исследование поддержали Национальные институты здравоохранения США, Институт прикладных наук о жизни Университета Массачусетса и Фонд Билла и Мелинды Гейтс.
Также российские ученые недавно нашли способ повысить эффективность одного из препаратов от туберкулеза.
Фото: hi-tech.mail.ru
Материалы проходят проверку с учетом современных клинических рекомендаций, научных данных и практического опыта врачей. Основная задача Медколлегии — обеспечить достоверность, актуальность и понятность медицинской информации для пользователей.