Pirmieji per 60 metų
 
DI naudojimas tampa svarbiu medicinos elementu. Ši technologija padėjo mokslininkams atrasti pirmuosius naujus antibiotikus per 60 metų. Naujo junginio, galinčio sunaikinti vaistams atsparią bakteriją, kuri kasmet pasaulyje pražudo tūkstančius žmonių, atradimas gali būti lūžio taškas kovoje su atsparumu antibiotikams.
 
Vienas tyrimo autorių buvo tarptautiniuose akademiniuose sluoksniuose gerai žinomas Masačusetso technologijos instituto (MIT) bioinžinerijos profesorius Jamesas Collinsas. „Galime matyti, ko modeliai mokosi, kad galėtų numatyti, kurios molekulės bus geri antibiotikai“, – sakė jis.
 
„Mūsų darbas suteikia nebrangią, išteklius taupančią sistemą, leidžiančią mums analizuoti cheminę struktūrą taip, kaip dar nedarėme anksčiau“, – tęsė J.Collinsas.
 
Tyrimo rezultatai buvo paskelbti prestižiniame žurnale „Nature“, o prie jų prisidėjo daugiau nei 20 tyrėjų grupė.
 
Tyrimo tikslas – „atverti juodąją dėžę“
 
Norėdami numatyti naujo junginio aktyvumą ir toksiškumą, projekto dalyviai naudojo gilaus mokymosi modelį.
 
Gilusis mokymasis apima dirbtinių neuroninių tinklų naudojimą, siekiant automatiškai išmokti ir atvaizduoti duomenų požymius be aiškaus programavimo. Ši technologija vis dažniau taikoma, kuriant naujus preparatus ir siekiant optimizuoti vaistų kūrimo procesą.
 
Šiuo atveju tyrėjai daugiausia dėmesio skyrė meticilinui atspariai auksinio stafilokoko atmainai (MRSA – methicillin-resistant Staphylococcus aureus). MRSA sukeltos infekcijos gali būti nuo lengvų odos infekcijų iki rimtesnių ir potencialiai gyvybei pavojingų atvejų, tokių kaip plaučių uždegimas ir kraujo infekcijos.
 
Europos ligų prevencijos ir kontrolės centro (ECDC) duomenimis, Europos Sąjungoje kasmet užfiksuojama beveik 150 tūkst. MRSA infekcijos atvejų, o nuo atsparių antimikrobiniams vaistams infekcijų miršta beveik 35 tūkst. žmonių. Šis daugeliui vaistų atsparus mikrobas ypač kelia baimę ligoninėse bei slaugos namuose.
 
MIT tyrėjų komanda savo darbe naudojo didelius duomenų rinkinius. Maždaug 39 tūkst. junginių buvo įvertinti dėl jų antibiotinio aktyvumo prieš MRSA. Gauti duomenys ir cheminės struktūros informacija buvo įtraukti į modelį.
 
„Šiame tyrime siekėme atverti „juodąją dėžę“. Šie modeliai susideda iš daugybės skaičiavimų, kurie imituoja neuroninius ryšius, ir niekas nežino, kas vyksta „po gaubtu“,“ – sakė vienas pagrindinių tyrimo autorių Felixas Wongas, dirbantis MIT ir Harvardo universitetuose.
 
Vilčių teikiantis tyrimas
 
Siekdami patikslinti galimų vaistų pasirinkimą, tyrėjai panaudojo dar tris gilaus mokymosi modelius. Šie modeliai buvo apmokyti įvertinti junginių toksiškumą trijų skirtingų tipų žmogaus ląstelėms.
 
Derindami toksiškumo prognozes su anksčiau nustatytu antibakteriniu aktyvumu, tyrėjai nustatė junginius, kurie galėtų veiksmingai kovoti su bakterijomis ir kuo mažiau pakenkti žmogaus organizmui.
 
Naudojant šį modelių rinkinį, buvo patikrinta maždaug 12 milijonų komerciškai prieinamų junginių. Modeliai identifikavo penkių skirtingų klasių junginius, atrinktus remiantis specifinėmis cheminėmis struktūromis molekulėse, kurie pasižymėjo numatomu aktyvumu prieš MRSA.
 
Vėliau tyrėjai išskyrė maždaug 280 tokių junginių ir laboratorinėmis sąlygomis juos išbandė prieš MRSA. Šis metodas leido jiems nustatyti du perspektyvius tos pačios klasės antibiotikų kandidatus.
 
Eksperimentuose su pelėmis, naudojant du modelius – odos MRSA infekciją ir sisteminę MRSA infekciją, kiekvienas šių junginių sumažino MRSA populiacijas 10 kartų. Naujieji vaistai turėjo mažesnį poveikį gyvūnų žarnyno mikrobiomai nei įprasti gydymo būdai. Tai gali būti svarbu ilgalaikėje perspektyvoje, nes antibiotikai dažnai kenkia ir naudingoms bakterijoms.
 
Nepaisant daug žadančių rezultatų, tyrėjai pabrėžia, kad šiuo metu tai yra ikiklinikiniai duomenys. Norint nustatyti, ar naujieji vaistai yra saugūs ir veiksmingi žmonėms, reikia atlikti klinikinius tyrimus.