Искусственный интеллект (ИИ) продолжает демонстрировать свой революционный потенциал в самых разных областях науки. Новым полем применения ИИ стала фармацевтика, где компьютерные алгоритмы помогают программировать бактерии для производства ценных лекарственных соединений.
Сложности традиционного производства
Галантамин (лат. Galanthaminum) — распространенное лекарство, используемое во всем мире для лечения болезни Альцгеймера и других форм деменции. Однако его производство сталкивается с серьезными препятствиями: синтезирование активных соединений в лаборатории в требуемых масштабах коммерчески невыгодно.
В настоящее время действующее вещество извлекают из нарциссов путем длительной и сложной экстракции. При этом на поставки и стоимость препарата сильно влияют непредсказуемые факторы — погодные условия, урожайность и сезонность выращивания растений.
ИИ и светящиеся бактерии спешат на помощь
Исследователи из Техасского университета в Остине нашли революционное решение этой проблемы. Они разработали комплекс инновационных инструментов, среди которых система машинного обучения MutComputeX и флуоресцентные биосенсоры. Вместе эти технологии делают возможным использование микроорганизмов для синтеза лекарственных соединений, полностью заменяя традиционные методы производства.
В статье, опубликованной в журнале Nature Communications, ученые описывают процесс использования генетически модифицированных бактерий для создания химического предшественника галантамина в качестве побочного продукта нормального клеточного метаболизма микроорганизма. По сути, бактерии программируются на преобразование пищи в лекарственные соединения.
«Конечная цель — в будущем ферментировать лекарства подобного типа в больших количествах, — говорит Эндрю Эллингтон, профессор молекулярной биологии и автор исследования. — Этот метод создает надежный источник [лекарственного соединения], производство которого обходится гораздо дешевле. У него нет вегетационного периода, и на него не могут повлиять засуха или наводнения».
MutComputeX: ИИ повышает эффективность бактерий
Ключевым элементом процесса стала система машинного обучения MutComputeX (формально относящаяся к технологиям искусственного интеллекта), разработанная Дэнни Диасом, научным сотрудником исследовательской группы Deep Proteins в Институте машинного обучения (IFML) Техасского университета.
Разработанная система идентифицирует оптимальные мутации белков в бактериях, которые повышают их эффективность и расширяют диапазон рабочих температур. Это позволяет максимизировать выход целевого лекарственного соединения.
«Эта система помогла идентифицировать мутации, которые сделали бы бактерии более эффективными в производстве целевой молекулы, — объяснил Диас. — В некоторых случаях она была до трех раз эффективнее, чем естественная система, обнаруженная в нарциссах».
Микробная ферментация — старая технология с новыми возможностями
Использование микроорганизмов для биосинтеза полезных веществ — давно известная технология. Традиционно с помощью ферментации производят растительные продукты: квашеную капусту, соевый соус, темпе, комбучу и ферментированные овощи. В современной медицине этот принцип получил развитие на новом уровне — микробная ферментация сейчас применяется для создания инсулина, гормональных препаратов, рекомбинантных белков для лечения аутоиммунных заболеваний и даже вакцин.
Однако применение технологий машинного обучения в этом процессе — относительно новое явление, значительно расширяющее возможности микробной ферментации и открывающее путь к созданию более эффективных методов производства.
Флуоресцентные биосенсоры для быстрого анализа
Исследовательская группа генетически модифицировала бактерию кишечной палочки (лат. Escherichia coli) для производства 4′-O-метилнорбелладина — химического строительного блока галантамина. Это сложная молекула из семейства соединений, извлекаемых из нарциссов, которые используются в медицине для лечения таких состояний, как рак, грибковые и вирусные инфекции.
Ученые также создали флуоресцентный биосенсор для быстрого обнаружения и анализа бактерий, производящих желаемые химические вещества, и определения их количества. Когда биосенсор, специально созданный белок, вступает в контакт с химическим веществом, которое исследователи хотели создать, он начинает светиться зеленым светом.
«Биосенсор позволяет нам тестировать и анализировать образцы за секунды, когда раньше это занимало около пяти минут на каждый образец, — рассказал Саймон д’Эльсниц, соавтор исследвоания и научный сотрудник, ранее работавший в Техасском университете в Остине, а ныне в Гарвардском университете. — А программа машинного обучения позволяет легко сузить количество кандидатов с десятков тысяч до десятков. Вместе эти инструменты действительно мощные».
Перспективы для медицины будущего
Сочетание ИИ, генной инженерии и биосенсоров открывает новую эру в производстве лекарственных препаратов. Такой подход потенциально позволит создавать более доступные версии существующих лекарств и разрабатывать новые соединения, которые было бы слишком сложно или дорого производить традиционными способами.
В будущем можно представить целые «фабрики лекарств» на основе специально запрограммированных бактерий, производящих необходимые медицинские соединения в промышленных масштабах — надежно, экономично и без зависимости от капризов природы.
Читайте также: Как искусственный интеллект меняет медицину.
