Автор: 
Распространение по всему миру бактерий, устойчивых к лекарствам, вызвало острую потребность в новых антибиотиках. Но даже самые современные методы искусственного интеллекта не позволяют выделить перспективные химические соединения, особенно когда исследователи должны также найти способы производства этих новых лекарств и протестировать их в лаборатории. Канадские учёные изобрели генеративную модель искусственного интеллекта под названием SyntheMol, которая позволяет разрабатывать миллиарды новых молекул антибиотиков, недорогих и легко создаваемых в лабораторных условиях.
Учёные взяли за основу библиотеку из 132 000 молекулярных фрагментов, которые подходят друг к другу, как детали конструктора, но все они очень разные по своей природе. Затем они сопоставили эти молекулярные фрагменты с набором из 13 химических реакций, что позволило им определить 30 миллиардов двусторонних комбинаций фрагментов для создания новых молекул с наиболее перспективными антибактериальными свойствами. Каждая из молекул, созданная с помощью этой ИИ-модели, была в свою очередь пропущена через другую модель искусственного интеллекта, обученную предсказывать токсичность. В результате было получено шесть молекул, которые проявляют мощную антибактериальную активность и при этом нетоксичны.
SyntheMol не только разрабатывает новые молекулы, которые являются перспективными кандидатами в лекарственные препараты, но и генерирует рецепт, как сделать каждую новую молекулу. Генерирование таких рецептов — это новый подход, который изменит ситуацию, поскольку химики не знают, как создавать молекулы, разработанные искусственным интеллектом. Это демонстрирует потенциал генеративного ИИ для разработки структурно новых, синтезируемых и эффективных низкомолекулярных кандидатов на роль антибиотиков из обширных химических пространств. Исследование опубликовано в журнале Nature Machine Intelligence.
