EN | RU
EN | RU

Поддержка Медзнат

Назад

Открытие структурного класса антибиотиков с помощью алгоритмов глубокого машинного обучения

Открытие структурного класса антибиотиков с помощью алгоритмов глубокого машинного обучения Открытие структурного класса антибиотиков с помощью алгоритмов глубокого машинного обучения
Открытие структурного класса антибиотиков с помощью алгоритмов глубокого машинного обучения Открытие структурного класса антибиотиков с помощью алгоритмов глубокого машинного обучения

ЧТО НОВОГО?

Учёные из Массачусетса открыли новый структурный класс антибактериальных препаратов (АБ), решающий проблему резистентности метициллинрезистентного золотистого стафилококка (MRSA) практически ко всем известным прежде антибиотикам. Препараты получены с помощью возможностей алгоритмов машинного обучения.

Мощности искусственного интеллекта (ИИ) нашли широкое применение в области теоретической медицины, где необходимо анализировать огромные массивы данных. Алгоритмы неоднократно подтвердили свою эффективность в прогностической области. Однако вплоть до последнего времени, учёные не могли ответить на вопрос, какая именно информация несёт ключевую ценность для работы моделей ИИ.  

Авторы недавнего исследования, опубликованного в издании Nature, поставили перед собой цель открыть внутренние процессы, происходящие в ходе работы ИИ на примере поиска антибактериальных препаратов, эффективных в отношении золотистого стафилококка. Характерная особенность инфекции в резистентности практически ко всем известным видам антибиотиков (АБ).

Учёные разработали подход для эффективного исследования химических структур на основе глубокого машинного обучения. Определили активность АБ и профили цитотоксичности клеток человека для 39 312 соединений и задействовали ансамбли графовых нейронных сетей для прогнозирования активности антибиотиков и цитотоксичности для 12 076 365 соединений.

Протестировав 283 соединения, авторы вычленили 5 классов веществ с потенциальной активностью в отношении Staphylococcus aureus. Затем выбрали 2 кандидатов с выраженными антимикробными свойствами, получив, таким образом, препараты, оказывающие влияние на грамм-положительные бактерии, и не оказывающие цитотоксического воздействия на клетки человека.

В результате специалистам удалось достигнуть двух целей: определить, на какую именно информацию опирается алгоритм для прогнозирования антимикробного потенциала, и получить новый класс препаратов, решающий проблему резистентности MRSA к АБ препаратам.

Источник:

Nature

Публикация:

Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning

Комментарии (0)

Рекомендации

Вы хотите удалить этот комментарий? Пожалуйста, укажите комментарий Неверное текстовое содержимое Текст не может превышать 1000 символов Что-то пошло не так Отменить Подтвердить Подтвердить удаление Скрыть ответы Вид Ответы Смотреть ответы ru
Попробуйте поиск по словам: