Umjetna inteligencija stvara nove antibiotike za borbu protiv superbakterija poput gonoreje i MRSA-e
U vremenu kada otpornost bakterija na antibiotike uzrokuje milijune smrti godišnje, znanstvenici s Massachusetts Institute of Technology (MIT) napravili su revolucionarni iskorak koristeći umjetnu inteligenciju (AI) za stvaranje potpuno novih lijekova. Ovi lijekovi potencijalno mogu ubiti bakterije koje su izdržljive na postojeće antibiotike, kao što su gonoreja i MRSA, čime bi mogli otvoriti put prema novoj eri u otkrivanju antibiotika.
Kriza otpornosti na antibiotike i potreba za novim rješenjima
Antibiotska otpornost postala je jedan od najvećih zdravstvenih izazova današnjice. Pretjerana i često neoprezna upotreba antibiotika omogućila je bakterijama da se prilagode i postanu otporne na terapiju, što rezultira gotovo milijun smrti godišnje. S druge strane, razvoj novih antibiotika gotovo je stagnirao posljednjih desetljeća, dijelom zbog ekonomskih izazova i kompliciranog procesa istraživanja i razvoja lijekova.
AI Umjetna inteligencija kao inovativni alat
Dosadašnji pokušaji korištenja AI u pronalasku antibiotika uglavnom su se svodili na pretraživanje velikih baza poznatih kemikalija kako bi se identificirale one s potencijalom za borbu protiv bakterija. Međutim, tim s MIT-a je otišao korak dalje – koristili su generativnu umjetnu inteligenciju za dizajniranje antibiotika od samog početka, odnosno kreirali su molekule na razini atoma.
Kako je AI dizajnirao antibiotike?
Znanstvenici su trenirali AI sustav tako što su mu dali kemijske strukture tisuća različitih spojeva zajedno s podacima o tome koliko su ti spojevi dobri u usporavanju rasta raznih bakterija. Na temelju tih informacija sustav je počeo prepoznavati koje molekularne formule mogu djelovati protiv bakterija i uništavati ih. Ovakav pristup pomaže u otkrivanju novih načina borbe protiv otpornosti na antibiotike, iako uvijek postoji rizik da umjetna inteligencija pogriješi, pa je važno sve rezultate pažljivo provjeriti u laboratoriju prije nego što dođu do ljudi.
Zatim su primijenjena dva pristupa:
- Selektivno građenje molekula: AI je prvo pretraživao ogromnu biblioteku kemijskih fragmenata, veličine od 8 do 19 atoma, te na temelju njih kreirao nove spojeve.
- Potpuna sloboda dizajna: U drugoj metodi, AI je slobodno generirao molekule bez ograničenja, osim onih koje su sprječavale stvaranje spojeva sličnih postojećim antibioticima ili toksičnih za ljude.
U oba slučaja, cilj je bio stvoriti učinkovit, a istovremeno siguran lijek.
Testiranje novih antibiotika u laboratoriju i na životinjama
Od stvorenih molekula izdvojena su dva glavna spoja koji su testirani na bakterijama u laboratoriju, kao i na laboratorijskim miševima zaraženima gonorejom ili MRSA-om. Rezultati su pokazali da ove umjetnom inteligencijom dizajnirane molekule uspješno uništavaju bakterije koje su otporne na klasične lijekove.
Izazovi i budući koraci do konačne primjene
Iako su rezultati iznimno obećavajući, nova antibiotika još nisu spremna za klinička ispitivanja na ljudima. Trebat će godine dodatnih istraživanja i usavršavanja prije nego ih liječnici budu mogli propisivati pacijentima.
Uz to, postoje značajni izazovi u proizvodnji ovih novih lijekova. Primjerice, od osamdeset molekula teoretski predviđenih za liječenje gonoreje, samo su dvije uspjeli praktično sintetizirati i proizvesti.
Stručnjaci također ističu da iako AI može ubrzati otkrivanje lijekova, ključno je razviti modele koji preciznije predviđaju kako će novi spojevi djelovati u ljudskom tijelu, a ne samo u laboratorijskim uvjetima.
Ekonomski izazovi u razvoju antibiotika
Još jedan problem je ekonomska isplativost stvaranja novih antibiotika. Budući da se novi lijekovi koriste što je moguće rjeđe kako bi se spriječila brza stvaranje otpornosti, farmaceutske tvrtke često nisu motivirane za ulaganja u njihovu proizvodnju.
Stručna mišljenja o značaju ovog istraživanja
Prof. James Collins s MIT-a naglašava da generativna AI može donijeti novu eru u otkrivanju antibiotika, jer omogućuje brzu i jeftinu izradu molekula, pružajući ljudima novu prednost u borbi protiv superbugova.
Dr. Andrew Edwards s Imperial College London naziva ovaj rad “vrlo značajnim”, s “ogromnim potencijalom” za identificiranje novih antibiotika, ali podsjeća da je još uvijek potrebno proći dugačak put testiranja sigurnosti i učinkovitosti.
Prof. Chris Dowson s Warwicka naglašava da je AI važan i velik korak prema rješavanju problema otpornosti, ali podsjeća na ekonomsku prepreku u proizvodnji lijekova s ograničenom tržišnom vrijednošću.
TL;DR
Razvoj novih antibiotika koje dizajnira umjetna inteligencija važan je iskorak u borbi protiv bakterija otpornih na lijekove, kao što su gonoreja i MRSA. Ovi lijekovi donose nadu jer nude mogućnost liječenja infekcija koje postaju sve teže zaustaviti postojećim terapijama. Iako još nisu spremni za uporabu među pacijentima, prvi rezultati pokazuju koliko tehnologija može pridonijeti zdravstvu. Pred znanstvenicima su još mnogi izazovi – treba dodatno usavršiti spojeve, testirati ih kroz više faza i pronaći način kako ih učiniti dostupnim svima. Bez ulaganja u proizvodnju i poticaje, postoji rizik da lijekovi ostanu izvan dosega onih kojima najviše trebaju.
Najčešća pitanja (FAQ)
- Kako umjetna inteligencija pomaže u razvoju novih antibiotika?
Umjetna inteligencija analizira kemijske strukture poznatih spojeva i uči kako različite molekule utječu na rast bakterija. Zatim na temelju tih informacija generira potpuno nove molekule, dizajnirane da učinkovito ciljaju i uništavaju otporne bakterije, a da pritom nisu toksične za ljude.
- Koje su glavne bakterije protiv kojih su dizajnirani ovi novi antibiotici?
Novi antibiotici ciljaju na dvije velike prijetnje: bakteriju koja uzrokuje spolno prenosivu infekciju gonoreju i MRSA-u (meticilin-rezistentni Staphylococcus aureus), koja je poznata kao rezistentni patogen koji može izazvati teške infekcije.
- Zašto razvoj novih antibiotika traje toliko dugo i što je sljedeće?
Nakon što AI dizajnira molekule, one se moraju laboratorijski testirati, zatim testirati na životinjama i na kraju proći višegodišnja klinička ispitivanja na ljudima kako bi se osigurala sigurnost i učinkovitost. Trenutno se rade dodatna poboljšanja lijekova, a cilj je da za godinu do dvije počnu pripreme za klinička ispitivanja. Proizvodnja i ekonomska održivost također su veliki izazovi koje treba riješiti.
