Изкуствен интелект помага при откриването на терапии за нелечими болести

Акценти

От близо половин век човечеството бавно губи битката с бактериите. Най-силното ни оръжие срещу тях, антибиотиците, стават все по-неефективни заради честата им употреба. Около 1,1 милиона души по света умират всяка година от инфекции, които доскоро са били лекувани успешно. За съжаление, прогнозата не е никак оптимистична. Очаква се броят им да достигне осем милиона до 2050 г., ако не се вземат бързи мерки.

Разработването на нови антибиотици е бавен и скъпоструващ процес. За периода 2017 г. - 2022 г. са одобрени едва 12 нови препарата, като повечето от тях са подобни на вече съществуващи, срещу които патогените са развили резистентност. Според специалисти това направление не се развива поради липсата на интерес от страна на фармацевтичните компании и оскъдното финансиране.

AI обработва бързо големи бази данни

Добрата новина е, че с помощта на изкуствения интелект този сериозен проблем може да бъде решен. „Днес, в рамките на няколко дни и дори часове, можем да анализираме огромни бази данни и да открием химичните съединения, които могат да преборят бактериите“, пояснява проф. Джеймс Колинс от Масачузетския технологичен институт в Кеймбридж. Благодарение на изкуствения интелект (AI) той и колегите му вече са открили две нови вещества, които имат потенциала да се справят с тежки инфекции, резистентни на медикаменти, каквито са гонореята и MRSA (метицилин-резистентен стафилокок).

Освен за разработването на нови лекарства, AI може да помогне и при лечението на някои нелечими засега заболявания като болест на паркинсон например.

Изкуственият интелект при откриване на нови антибактериални лекарства

Колинс и екипът му обучават генеративен AI модел, който да разпознава химичните структури на познатите ни антибиотици. Целта е алгоритъмът да разбере какво е необходимо, за да бъде унищожена дадена бактерия. След това учените използват изкуствен интелект, за да анализират над 45 милиона различни химични структури и да идентифицират онези, които биха могли да убият бактерията Neisseria gonorrhoeae, причинител на гонорея, и бактерията Staphylococcus aureus, причинител на инфекции като MRSA. И двата патогена са известни с високата си антибиотична резистентност, като гонореята не се повлиява от почти нито един медикамент.

ИИ създава хиляди нови съединения срещу резистентни бактерии

Задачата на изкуствения интелект в случая е да създаде напълно нови химични съединения, които да се справят с тези бактерии. Колинс селектира молекула и, прилагайки комбинация от генеративни AI техники, я надгражда като добавя "връзки, атоми и подструктури“. Във всяка ключова фаза алгоритъмът оценява полученото съединение: „Доближава ли се до структура на антибиотик? Може ли да изпълнява функцията на антибиотик?“.

Учените разработват над 36 милиона химични съединения, способни да унищожават бактериите. От тях те подбират 24, които след това синтезират в лабораторна среда. Седем имат антимикробно действие, а две се оказват високоефективни при унищожаването на щамовете на двете бактерии, които досега са били резистентни на антибиотици.

По-рано Колинс използва AI, за да открие нови антибиотици срещу други резистентни бактерии като Clostridium difficile, която причинява често срещана чревна инфекция, и Mycobacterium tuberculosis, причинител на туберкулозата.

Има обаче болести, за които няма съществуващи лекарства. Това означава, че задачата на изследователите е още по-трудна, защото търсят лечение на заболяване, без да имат основа, върху които да стъпят.

Ролята на изкуствения интелект при разработването на лечение за болест на паркинсон

Болестта на паркинсон е открита през далечната 1817 г., но все още не е открит лек за нея. В световен мащаб диагностицираните с паркинсон са над десет милиона, като броят им ще продължи да расте в страните със застаряващо население.

Опитите да се намери лечение се провалят поради факта, че учените все още не знаят каква е причината за болестта.

През 2024 г. Мишел Вендрусколо, професор по биофизика от Кеймбриджкия университет, и екипът му използват машинно обучение – форма на изкуствен интелект, за да открият лекарства, които биха могли да се справят с абнормно натрупаните протеини (телца на Леви) в мозъка на пациентите.

Към 2026 г. най-ефективното лечение за паркинсон включва Ledovopa – медикамент, който облекчава симптомите, но може да причини неприятни странични ефекти като неволеви движения.

Може ли ходът на болестта на паркинсон да бъде спрян

Вендрусколо насочва вниманието си към спирането на хода на болестта. Заедно с колегите си той открива химични вещества, които унищожават телцата на Леви. Ученият подава информацията за тези съединения към програмата за машинно обучение, която, след метода екстраполация, предлага нови химични вещества, способни да се справят с протеиновите натрупвания.

„За да лекуват невродегенеративни заболявания като паркинсон, лекарствата трябва да са съставени от толкова малки молекули, че да преминават през кръвно-мозъчната бариера. Дори тогава, учените са изправени пред непосилно труден избор, тъй като броят на малките молекули е по-голям от броя на атомите във Вселената“, пояснява Вендрусколо. Тук се намесва изкуственият интелект, който ограничава избора.

AI технологията пести средства

AI дава възможност да се анализират големи бази данни и да се проследи начина на свързване на молекулите с протеините, което бе немислимо допреди няколко години. С традиционния метод изследователите успяват да проучат около един милион молекули в рамките на шест месеца – начинание, което струва много скъпо. Днес, благодарение на изкуствения интелект, в рамките на няколко дни могат да бъдат проучени милиарди молекули, при това на значително по-ниска цена.

Предложените от AI вещества се тестват в лабораторията, където екипът на Вендрусколо проверява кои наистина се свързват с телцата на Леви, след което изпращат информацията до програмата за машинно обучение, за да „може тя да се поучи от собствените си грешки“, както казва самият специалист.

Значително по-бързо и ефективно отколкото с традиционните методи учените успяват да идентифицират пет нови химични съединения. Към месец март 2026 г. и петте са подложени на допълнителни анализи, от които ще стане ясно дали могат да се предложат за лечение на пациенти с паркинсон. Ученият се надява един ден изкуственият интелект да помогне за предотвратяване развитието на болестта, още преди да са се проявили симптоми.

Друг негов проект е насочен към откриването на малки молекули, които могат да се свържат с индивидуалните протеини, образуващи телцата на Леви, докато все още са в нормалното си състояние. „Ако можем да стабилизираме тези протеини, като свържем молекулите с тях, това би означавало, че можем да предпазим човека от развитие на паркинсон, което, разбира се, е най-добрият вариант“, споделя Вендрусколо.

Нови приложения на познати лекарства

Лечението на болести невинаги означава, че трябва да се откриват нови лекарства. Дейвид Файгенбаум, доцент по медицина от Университета на Пенсилвания, успява сам да спаси живота си, като започва да приема съществуващ медикамент, който лекарите никога не биха му предписали. На 25 години, докато още учи медицина, мъжът е диагностициран с рядката болест на касълман. Тя предизвиква имунна реакция, която нарушава функцията на черния дроб, бъбреците и костния мозък. Нито една от терапиите, които му назначават, не дава резултат, затова Файгенбаум решава да експериментира.

Сиролимус срещу болест на касълман

Седмици наред той си прави кръвни изследвания, чете медицинска литература и се подлага на научни експерименти, докато не намира спасение в лекарство, за което никой не би предположил – сиролимус. То обикновено се приема от пациенти с трансплантиран бъбрек с цел да не бъде отхвърлен присаденият орган. Благодарение на сиролимус болестта му е в ремисия повече от десет години. Опитът му разкрива хилядите възможности, които предлагат вече одобрени и с доказана безопасност лекарства на пазара. Чрез промяна в предназначението им те могат да лекуват и други заболявания.

През 2022 г. Файгенбаум създава неправителствената организация Every Cure, която, с помощта на машинно обучение, сравнява ефекта от различни медикаменти при лечение на болести. Най-обещаващите се изследват в лаборатория или се изпращат на лекари, склонни да експериментират с тях.

Учени от Харвардското медицинско училище използват изкуствен интелект, за да идентифицират близо 8 хиляди одобрени лекарства, които биха помогнали в лечението на 17 хиляди различни болести, ако предназначението им бъде променено/ разширено.

AI в борбата с редките болести

AI се оказва особено ефективен при намирането на терапии за пациенти с редки заболявания, тъй като обикновено фармацевтичните компании не желаят да инвестират средства в разработването на такива.

Чрез изкуствения интелект учените установяват, че някои добре познати методи за лечение могат да се приложат при пациенти с рядкото хромозомно нарушение синдром на Pitt–Hopkins, възпалителното заболяване саркоидоза и рядък вид рак на бъбрека, който засяга малки деца.

Надежда за пациентите с идиопатична белодробна фиброза

Благодарение на AI екип от канадския университет McGill открива медикаменти, които, след промяна в предназначението им, биха могли да помогнат на хора, диагностицирани с рядкото белодробно заболяване идиопатична белодробна фиброза.

В началото учените извличат белодробни клетки от здрави доброволци и от пациенти в различен стадий на болестта, като използват ДНК секвениране с висока резолюция. По този начин те успяват да проследят как се променят клетките в хода на заболяването. След това създават генеративен AI модел, който успешно симулира настъпващите промени и им позволява да опишат различните състояния на клетките, когато идиопатичната белодробна фиброза вече е в напреднал стадий. Подходът дава възможност също така да се открият биомаркери, които биха улеснили диагностицирането на болестта.

"Наричаме го виртуална болест“, добавя Юн Динг, член на канадския екип. Обикновено лекарствата се тестват върху животни или изолирани човешки клетки. В случая идеята е да се използва същата парадигма, но с изкуствен интелект, и да се симулира ефектът от идиопатичната белодробна фиброза върху виртуални клетки.

AI предлага на изследователите осем варианта за лечение на болестта. Един от тях включва прием на лекарство, което най-често се предписва на пациенти с високо кръвно налягане. Освен че е евтино, то е с доказана безопасност.

Според Динг разработеният AI модел може да бъде полезен и при търсенето на терапии за онкологични и белодробни заболявания.

Компанията Insilico Medicine за разработване на медикаменти с помощта на AI създава лекарството Rentosertib. Резултатите от втора фаза на клиничните изпитания показват, че то влияе благоприятно на пациенти с идиопатична белодробна фиброза. Изкуственият интелект открива слабите места на болестта и създава медикамент, който атакува точно там. Ако изпитанията завършват успешно, Rentosertib може да бъде пуснато на пазара до 2030-а.

Недостатъци при разработването на лекарства с помощта на AI

Въпреки бързото развитие на изкуствения интелект, той все пак има и своите недостатъци. Много от базите данни за лекарствата се съхраняват в биотехнологични и фармацевтични компании, тоест те не са публично достъпни. Учените нямат информация за свойствата на лекарствата като абсорбция, токсичност и други, без която не биха могли да се възползват от предимствата на AI.

Към настоящата 2026 г. AI е най-полезен в първата скринингова фаза от процеса на разработване на даден медикамент – определянето на слабото място на болестта (таргет) и намирането на молекули, които да се свържат с него. Това обаче са само две от стъпките при създаване на ново лекарство. Ще бъде нужно време преди гореописаните терапии да бъдат предложени на пациентите.