Antybiotykooporność uznawana jest dziś za jedno z największych globalnych wyzwań zdrowotnych. Bakterie coraz skuteczniej uodparniają się na istniejące leki. W ciągu ostatnich 45 lat na rynek trafiło zaledwie kilkadziesiąt nowych antybiotyków, a i te są w większości wariantami już znanych substancji. Według danych międzynarodowych infekcje wywołane opornymi bakteriami odpowiadają za nawet 5 milionów zgonów rocznie.
Nowe podejście MIT
Przełomowe badania opublikowane w Cell pokazują, jak generatywna sztuczna inteligencja może zmienić ten obraz. Zespół naukowców z Massachusetts Institute of Technology (MIT) wygenerował i przeanalizował ponad 36 milionów hipotetycznych cząsteczek, które nie istnieją w znanych bibliotekach chemicznych. Dzięki zaawansowanym algorytmom udało się stworzyć związki strukturalnie odmienne od obecnych antybiotyków, otwierając drogę do zupełnie nowych mechanizmów działania.
Wyniki badań
Zespół zidentyfikował dwa szczególnie obiecujące związki:
- NG1 – skuteczny wobec szczepów Neisseria gonorrhoeae, odpowiedzialnych za lekooporną rzeżączkę. Substancja atakuje białko LptA, kluczowe dla budowy błony komórkowej bakterii, prowadząc do jej zniszczenia.
- DN1 – wykazał silne działanie przeciwko metycylinoopornemu gronkowcowi złocistemu (MRSA). W testach na modelu myszy skutecznie zwalczył zakażenie skóry, również poprzez zakłócanie struktury bakteryjnej błony.
Opinie ekspertów
Profesor James Collins z MIT, współautor badań komentuje:
Generatywna AI umożliwia projektowanie zupełnie nowych antybiotyków, szybko i tanio. Dzięki temu możemy poszerzać arsenał leków i zyskać przewagę w wyścigu z superbakteriami
Dr Andrew Edwards z Imperial College London podkreśla, że badania mają ogromny potencjał. Przypomina jednak o konieczności dalszych testów:
AI może przyspieszyć proces odkrywania leków, lecz bezpieczeństwo i skuteczność w organizmie człowieka trzeba będzie jeszcze udowodnić.
Profesor Chris Dowson z University of Warwick zwraca z kolei uwagę na aspekt ekonomiczny:
Nowe antybiotyki powinny być stosowane jak najrzadziej, aby nie traciły skuteczności. To rodzi pytanie, jak rozwijać leki, które z definicji nie będą przynosić dużych zysków.
Kolejne kroki
Obecnie organizacja Phare Bio prowadzi dalsze prace nad modyfikacją związków NG1 i DN1, aby przygotować je do badań przedklinicznych. Naukowcy planują też wykorzystać opracowaną metodę do walki z innymi groźnymi bakteriami, takimi jak Mycobacterium tuberculosis czy Pseudomonas aeruginosa.
Nowa era antybiotyków?
Choć przed badaczami stoi jeszcze długa droga obejmująca lata testów i klinicznych weryfikacji. Eksperci jednak już dziś mówią o możliwym początku „drugiej złotej ery” antybiotyków. Generatywna sztuczna inteligencja może bowiem przełamać impas w odkrywaniu leków, które są absolutnie kluczowe w walce z rosnącą antybiotykoopornością.
Sprawdź więcej artykułów na temat wykorzystania AI w medycynie.
