Искусственный интеллект не поможет получить вакцину от коронавируса
Бостон, США, 5 августа, 2020, 20:44 — ИА Регнум. Еще до объявления пандемии COVID-19, в феврале 2020 года, Эндрю Хопкинс, главный исполнительный директор британской компании Exscientia Ltd., расположенной в Оксфорде, заявил, что благодаря искусственному интеллекту (ИИ) в следующем десятилетии срок разработки новых препаратов, вплоть до клинических испытаний, может сократиться всего до 18−24 месяцев.
Это заявление опровергает статья журналистки Коринн Пуртиль, опубликованная сегодня, 5 августа 2020 года, на информационном портале OneZero, специализирующемся на технологических и научных новинках, под названием «ИИ не собирается волшебным образом создавать вакцину от коронавируса». Русский перевод статьи вашему вниманию представляет ИА REGNUM.
* * *
В конце февраля в журнале Cell появилась статья с обнадеживающими новостями о решении одной из самых стойких проблем общественного здравоохранения в мире. Исследователи из Массачусетского технологического института и Гарвардского университета использовали искусственный интеллект (ИИ) для того, чтобы идентифицировать химическое соединение с мощными антибиотическими свойствами против некоторых из наиболее устойчивых к лекарствам штаммов бактерий — долгожданное открытие в мире, где 700 тысяч человек ежегодно умирают от устойчивых к лекарствам инфекций. Антибактериальное соединение было обнаружено таким образом впервые. Исследователи назвали его халицин в честь компьютера HAL из фильма «Космическая одиссея 2001».
Хотя глобальная потребность в новых антибиотиках для лечения лекарственно-устойчивых инфекций столь же остра, как и в начале года, внимание мирового сообщества было отвлечено от этой темы новой пандемией коронавируса и охотой за вакциной, которая может остановить распространение COVID-19. Как и получение новых антибиотиков, получение новых вакцин обычно занимает до 10 лет. В случае вакцины против COVID-19 ученые отчаянно работают над сокращением этого срока. Машинное обучение стало жизненно важным инструментом в борьбе с коронавирусной инфекцией, поскольку алгоритмы помогают сортировать огромные массивы накапливаемых данных и сужать количество потенциальных кандидатов на вакцины.
Статья о халицине рассказывает о примере того, как машинное обучение может быть мощным инструментом в поиске труднодостижимых методов лечения. Но этот рассказ также подчеркивает ограничения в использовании ИИ. Получение нового антибиотического соединения, такого как халицин, — это только первый маленький шаг в многолетнем процессе оценки того, можно ли это соединение превратить в безопасный и эффективный антибиотик. Вакцина — гораздо более сложный препарат, чем антибиотик, и хотя алгоритмы могут указывать ученым на перспективные химические соединения, они не могут выполнять работу по тестированию в реальных условиях.
Халицин появился в лаборатории машинного обучения в клинике Абдул Латифа Джамиля при Массачусетском технологическом институте, целью работы которой является определение способов, с помощью которых ИИ может делать открытие антибиотиков быстрее и более экономично. Существует множество потенциальных бактерицидных веществ; исследователи обнаружили антибактериальные вещества во всём — от почвы до крови комодского варана и даже на модели Далека (представителя внеземной расы мутантов из британского научно-фантастического телесериала «Доктор Кто» — прим. ИА REGNUM), припаркованной в вестибюле штаб-квартиры BBC для рекламы серила «Доктор Кто». Но процесс определения того, какое из этих миллионов соединений может безопасно и эффективно лечить инфекции у людей, а затем превращения их в настоящие лекарства требует много времени и средств.
К счастью, поиск установленных закономерностей в море данных — это то, что «умные» машины делают очень хорошо. Команде учёных удалось построить нейронную сеть — алгоритм, который смоделирован аналогично структуре человеческого мозга. Учёные взяли список из 2335 химических веществ, чтобы понять, что происходит с кишечной палочкой при воздействии на неё химических соединений, и использовали эти результаты для обучения алгоритма по распознаванию химических соединений, подавляющих рост бактерий.
Затем в Центре адаптации лекарств Института Броудони применили полученную модель примерно к 6000 соединениям, одобренным Управлением США по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов. Машина обнаружила соединение из лекарства от диабета, которое очень хорошо убивает бактерии и сильно отличается по структуре от существующих антибиотиков, что делает его многообещающим претендентом на лечение от бактерий, устойчивых к существующим лекарствам. За исключением одного высокорезистентного легочного патогена, халицин был эффективен против всех видов бактерий, на которых его тестировали, включая многие штаммы с высокой устойчивостью к лекарствам.
Вернувшись в свою лабораторию, исследователи дали препарат мышам, инфицированным штаммом патогена A. baumannii (вид грамотрицательных бактерий, в человеческой культуре они ответственны за множество случаев внутрибольничных инфекций, вызывают менингит, пневмонию, заражение ран, инфекции кровотока и урологические инфекции — прим. ИА REGNUM), который оказался невосприимчивым ко всем доступным в настоящее время антибиотикам. Мазь с халицином полностью избавила мышей от инфекции в течение 24 часов.
Воодушевленные результатами с халицином, исследователи решили опробовать модель на наборе данных, которые было бы практически невозможно проанализировать в одиночку. Они заставили алгоритм работать, анализируя набор из примерно 107 миллионов химических соединений с известными антибактериальными свойствами, взятых из более крупного списка.
Выявление такого соединения, как халицин, — это только первый шаг в долгом процессе создания настоящего антибиотического препарата. В ранних доклинических исследованиях химическое соединение, по-видимому, имеет как сильные антибиотические свойства, так и химическую структуру, отличающуюся от существующих антибиотиков, что означает, что у него может быть больше шансов против бактериальных штаммов, устойчивых к другим лекарствам.
Но у машинного обучения есть свои ограничения. Чтобы превратить доклиническое исследование в антибиотик, готовый к продаже, требуется примерно 10 лет и до $2 млрд, и эти 10 лет включают в себя множество тестов на людях, которых нельзя избежать или передать на аутсорсинг машине. Исследователи до сих пор не знают, можно ли людям употреблять халицин, и какие дозировки будут безопасными и эффективными. В статье Cell показано, насколько полезным может быть ИИ для выявления потенциальных претендентов на новые методы лечения, в которых мы нуждаемся больше всего, но компьютер не может сказать нам, можно ли превратить какое-либо химическое вещество в безопасное лекарство.
Какой бы сложной и трудоемкой ни была разработка нового антибиотика, создание новой вакцины на несколько порядков сложнее.
Вакцина обучает иммунную систему распознавать и атаковать вирус или бактерии, и это делается путем имитации частей патогена, с которыми она предназначена бороться.
Большие данные могут помочь построить хорошие модели, которые могут стать ценными инструментами для продвижения процесса поиска лекарства или вакцины. Но нельзя сократить длительный и трудоемкий процесс проверки и повторного тестирования гипотез моделей.