Расчёт структуры пептида (источник) Пока от ИИ ждут конца света, он спасает человечество — от супербактерий Пока…. RUVDS.. RUVDS. антибиотики.. RUVDS. антибиотики. антибиотикорезистентность.. RUVDS. антибиотики. антибиотикорезистентность. бактерии.. RUVDS. антибиотики. антибиотикорезистентность. бактерии. Биотехнологии.. RUVDS. антибиотики. антибиотикорезистентность. бактерии. Биотехнологии. искусственный интеллект.. RUVDS. антибиотики. антибиотикорезистентность. бактерии. Биотехнологии. искусственный интеллект. Машинное обучение.. RUVDS. антибиотики. антибиотикорезистентность. бактерии. Биотехнологии. искусственный интеллект. Машинное обучение. пептиды.. RUVDS. антибиотики. антибиотикорезистентность. бактерии. Биотехнологии. искусственный интеллект. Машинное обучение. пептиды. разработка лекарств.. RUVDS. антибиотики. антибиотикорезистентность. бактерии. Биотехнологии. искусственный интеллект. Машинное обучение. пептиды. разработка лекарств. супербактерии.
Расчёт структуры пептида (источник)

Расчёт структуры пептида (источник)

Пока от ИИ ждут конца света, он спасает человечество — от супербактерий

Пока миллионы инвесторов и ИТ-специалистов читают в проспекте для IPO компании Anthropic, что развитие искусственного интеллекта может представлять угрозу человечеству, ИИ не обижается и помогает учёным решать настоящую глобальную проблему — уничтожать супербактерии, устойчивые к антибиотикам.

Медики из США, Греции и Индии впервые разработали новый пептид CIT8 с выраженным антимикробным действием с помощью ИИ. В лабораторных экспериментах он уничтожил опасную Acinetobacter baumannii — одну из самых опасных бактерий, вызывающих в больницах по всему миру пневмонии, сепсисы и другие болезни с летальным исходом. К сожалению, современные антибиотики на неё практически не действуют.

Почему это важно? Бактерии эволюционируют и приобретают устойчивость к существующим лекарствам. Новые антибиотики появляются редко, а принципиально новые классы антибактериальных препаратов последний раз открыли в 1987 году. За прошедшие 40 лет некоторые бактерии адаптировались к существующим антибиотикам.

Раньше антибиотики находили в природе, но, похоже, они исчерпаны. Теперь вся надежда только на синтезируемые лекарства. Но чтобы понять структуру, которая уничтожит бактерию, и создать её — это значит научиться управлять структурами из десятков молекул и сотен атомов. Очень сложно для моделирования «в лоб», нереально для синтеза. Поэтому учёные оптимизировали решение.

До создания CIT8 учёные проанализировали почти 15 000 антимикробных пептидов, в которых с помощью машинного обучения выявили закономерности между последовательностями аминокислот (молекул, составляющих пептиды и белки) и свойствами пептидов. Они выбрали природный антимикробный пептид и усилили его действие — рассчитали взаимодействие системы из 92 000 атомов, чтобы понять, как стабилизировать элемент молекулы (α-спираль), которая хорошо взаимодействует с мембраной супербактерии и вызывает фатальную утечку соединения АТФ, необходимого для жизни. По нашим оценкам, понадобилось несколько суток расчётов на GPU-сервере, поэтому, скорее всего, вычисления делались в облаке.

Оказалось, что надо сократить пептид на пару аминокислот. После этого был синтезирован CIT8 и проверен в лабораторных условиях. Новый пептид ещё должен доказать свою безопасность и эффективность как лекарство. Однако это показательный пример того, как ИИ помогает в борьбе с угрозами человечеству, с которыми традиционная фармакология справляется всё труднее.

Автор: ru_vds

Источник