Як штучний інтелект відкриває нові горизонти у лікуванні невиліковних хвороб

Боротьба з лікарською стійкістю бактерій

Останні півстоліття людство ледве втримує позиції у війні з бактеріями. Антибіотики, які ще донедавна здавалися найефективнішою зброєю, втрачають силу через поширення резистентності. До речі, щороку від інфекцій, що раніше лікувалися легко, помирає близько 1,1 мільйона людей, і ця цифра може сягнути понад восьми мільйонів до 2050 року, якщо ситуацію не змінити.

Створення нових антибіотиків — справа копітка та затратна. Лише між 2017 і 2022 роками було затверджено дванадцять нових препаратів, переважно схожих на вже існуючі, до яких бактерії вже починають пристосовуватися. Варто зазначити, що ця сфера перебувала у тривалому занепаді через відсутність інтересу фармкомпаній та нестачу фінансування.

Проте тепер надія на нові розробки зʼявилася завдяки штучному інтелекту. Як розповідає професор Джеймс Коллінз з MIT, тепер можна за лічені дні або навіть години дослідити величезні бібліотеки хімічних сполук і віднайти ті, що мають антибактеріальний ефект. Він і його команда вже відкрили два нові препарати, які можуть допомогти боротися з суперінфекціями, стійкими до більшості ліків, як-от гонорея і MRSA.

Нові можливості у розробці ліків

Це лише один із прикладів, як штучний інтелект відкриває нову еру у відкритті ліків. Зараз фахівці звертають увагу і на хвороби без відомого лікування, зокрема хворобу Паркінсона та тисячі рідкісних захворювань, сподіваючись на прориви.

Коллінз навчав генеративну модель штучного інтелекту розрізняти відомі антибіотики за хімічною структурою, тож програма вивчила, як діють бактерицидні речовини. Далі вона пропонувала нові сполуки для боротьби з Neisseria gonorrhoeae та Staphylococcus aureus, тобто збудниками гонореї та MRSA, які є особливо стійкими.

Команда створила 36 мільйонів потенційних сполук, з яких 24 синтезували в лабораторії. Сім показали антимікробну активність, а дві вразили дуже стійкі штами бактерій ефективністю. Що цікаво, ці речовини атакують бактерії іншим механізмом, ніж існуючі антибіотики, тому можливо вони стануть новим класом ліків.

Цей підхід вже допоміг знайти ліки проти інших інфекцій, зокрема Clostridium difficile та туберкульозу. Однак для деяких хвороб не існує бази існуючих ліків, тож доводиться спиратися на знання про саму хворобу.

Підйом у боротьбі з хворобою Паркінсона

Хвороба Паркінсона була ідентифікована ще у 1817 році, але досі не знайдено способів зупинити її розвиток. Зараз більше 10 мільйонів людей страждають від неї у світі, а у країнах зі старіючим населенням кількість хворих зростає. У Великій Британії хворобу діагностують приблизно у кожного 37-го, а в США – близько мільйона.

Немає зрозумілого механізму появи хвороби, кажуть дослідники, а відповідно й лікування розробити складно. Професор Мікеле Вендрусколо з Кембриджського університету розповідає, що існує безліч гіпотез, які намагаються пояснити суть розладу, але поки безрезультатно.

У 2024 році Вендрусколо застосував машинне навчання для пошуку потенційних препаратів, які могли б впливати на згустки білка — ті самі тіло Льюї, пов’язані з нейродегенерацією. Зазвичай ліки для паркінсонізму допомагають лише контролювати симптоми, проте їхня дія має побічні ефекти.

Науковець навчав програму на відомих речовинах, які потенційно ефективні проти цих згустків, а потім AI пропонував нові молекули з подібною структурою. Примітно, що для нейродегенеративних хвороб ліки мають бути достатньо маленькими, аби проходити через гематоенцефалічний бар'єр. Звичайним методом пошуку ще зовсім недавно лабораторії змогли б перевірити близько мільйона молекул за пів року, витративши мільйони доларів. За допомогою AI це можна зробити за кілька днів, обробляючи мільярди сполук і витративши значно менше коштів.

Зрештою команда Вендрусколо віднайшла п’ять перспективних сполук, які зараз проходять тестування. До речі, вчені сподіваються, що штучний інтелект допоможе навіть запобігти хворобі на початкових стадіях, стабілізуючи нормальні білки в мозку, перш ніж вони згорнуться в патологічні структури.

Відкриття серед уже відомих ліків

Іноді шукають не нові, а альтернативне застосування для існуючих препаратів. Так трапилось із медиком Девідом Фейгенбаумом, який знайшов порятунок для себе завдяки препарату, який раніше ніколи не призначали при його рідкісній хворобі Кастлемана.

Відсутність стандартних лікувань змусила його шукати відповіді у своїй крові та медичній літературі, і він врешті-решт застосував циклоспорин, ліки для запобігання відторгненню трансплантату, що повністю змінило його стан. Це стало для нього уроком, що багато препаратів можуть мати неочікувані переваги, якщо комбінувати знання і AI.

У 2022 році Фейгенбаум заснував неприбуткову організацію Every Cure, використовуючи машинне навчання для аналізу тисячі ліків і хвороб та відбору найперспективніших. Подібні успіхи вже відзначаються і в Гарвардській медичній школі, де AI знайшов близько 8 тисяч одобрених ліків, які потенційно можна перенаправити на лікування 17 тисяч різних хвороб, включаючи рідкісні.

Наприклад, у Монреальському університеті вчені за допомогою AI працюють над ліками проти ідіопатичного легеневого фіброзу — хвороби, що призводить до рубцювання тканин легень. За допомогою високоточних ДНК-досліджень вони змогли змоделювати віртуальну систему хвороби та тестувати можливі терапевтичні варіанти без масштабних витрат.

Один із дослідників, Джун Дінг, впевнений, що за найближчі 5–10 років більшість розробок ліків будуть або частково, або повністю керуватися AI. Але чи готове суспільство та наука прийняти цей технологічний прорив у медичній сфері?

Обмеження та перспективи AI в медицині

Зізнаються експерти, попри успіхи, AI ще далеко не все охоплює. Багато даних про профілі ліків досі закриті у фармкомпаній, а AI найкорисніший саме на початкових етапах – пошуку цілей і потенційних молекул. Після цього починається довгий шлях випробувань і затверджень, тож не всі відкриття швидко дійдуть до пацієнтів.

Як з'ясувалося, AI не замінює науковців, а лиш допомагає розширити їхні можливості, дивляться вперед з оптимізмом дослідники. Тож нам залишається тримати руку на пульсі, стежачи, як розвиватиметься ця обнадійлива революція у медицині.