Współczesna medycyna coraz częściej sięga po wsparcie sztucznej inteligencji, a najnowsze badania dowodzą, że ta symbioza przynosi zaskakująco skuteczne rezultaty. Naukowcy z Perelman School of Medicine na Uniwersytecie Pensylwanii połączyli algorytmy AI z tradycyjnymi metodami laboratoryjnymi, by znaleźć obiecujące związki przeciwwirusowe skuteczne wobec enterowirusa 71 (EV71) — patogenu odpowiedzialnego za większość zachorowań na chorobę dłoni, stóp i jamy ustnej. Wyniki opublikowane na łamach „Cell Reports Physical Science” pokazują, że nawet przy ograniczonej ilości danych eksperymentalnych możliwe jest skuteczne przewidywanie działania leków przeciwwirusowych.
Zespół badawczy potraktował ten projekt jako wzorzec szybkiego odkrywania nowych leków. — Niezależnie od tego, czy kolejnym zagrożeniem będzie inny enterowirus, nowy patogen oddechowy, czy choćby powracający wirus polio, metody oparte o sztuczną inteligencję pozwalają nam utrzymać przewagę — przekonuje profesor César de la Fuente, specjalista z zakresu psychiatrii, mikrobiologii, bioinżynierii oraz chemii.
W pierwszym etapie badania naukowcy wykorzystali zestaw 36 niewielkich cząsteczek chemicznych. Na ich bazie wytrenowali algorytm uczenia maszynowego, który potrafił identyfikować kształty i cechy molekularne hamujące rozwój wirusa EV71. Model oceniał prawdopodobieństwo skuteczności każdej z substancji, co pozwoliło opracować skróconą listę potencjalnie obiecujących związków. Spośród ośmiu wytypowanych przez AI, pięć rzeczywiście wykazało zdolności spowalniające rozwój wirusa w testach komórkowych — oznacza to aż dziesięciokrotnie większą skuteczność niż w przypadku klasycznego podejścia badawczego.
— Tym podejściem skracamy miesiące żmudnych badań do kilku dni pracy — zaznacza de la Fuente. — Szczególnie istotne jest to w sytuacjach, gdy mamy do czynienia z ograniczonym budżetem, czasem lub niewielką liczbą danych wyjściowych.
Infekcje wywoływane przez EV71 w wielu przypadkach przebiegają łagodnie, powodując jedynie wysypkę i gorączkę. Jednak u dzieci poniżej siódmego roku życia oraz u osób z obniżoną odpornością wirus może prowadzić do poważnych powikłań neurologicznych. Jak dotąd nie istnieje żaden zatwierdzony przez FDA lek przeciwwirusowy, który bezpośrednio zwalcza ten konkretny patogen.
Co więcej, skuteczność wytypowanych przez algorytm AI związków została potwierdzona również przy pomocy modelowania komputerowego. Symulacje wykazały, że substancje te wiążą się z określonymi fragmentami wirusa, co potencjalnie może uniemożliwiać mu zmianę kształtu i przenikanie do ludzkich komórek. Działanie to może znacząco spowolnić jego replikację i rozprzestrzenianie.
— Nasze badania pokazują, że nawet w przypadku ograniczonego dostępu do danych, sztuczna inteligencja może znacznie przyspieszyć opracowywanie skutecznych terapii — dodaje dr Angela Cesaro, badaczka biorąca udział w projekcie. — W kontekście możliwych nowych pandemii liczy się każda godzina i każde źródło przyspieszenia procesu opracowywania leków.
W pracach badawczych uczestniczyli również naukowcy z Cornell University oraz specjaliści z firmy Procter & Gamble. Projekt wspierany był przez szereg instytucji, w tym AIChE Foundation, amerykański NIH, DTRA oraz różne instytuty zajmujące się zdrowiem publicznym. Modele molekularne i wizualizacje powstały przy użyciu narzędzi BioRender.com oraz PyMOL Molecular Graphics System.
Warto również zaznaczyć, że Cesar de la Fuente-Nunez, szef zespołu badawczego, jest aktywny w środowisku biotechnologicznym — współtworzy spółki z branży farmaceutycznej i doradza firmom takim jak Peptaris, Invaio Sciences, a także działa w naukowych radach konsultacyjnych różnych inicjatyw związanych z opracowywaniem leków. W kontekście tej publikacji zaznaczono, że wsparcie finansowe udzielone przez Procter & Gamble zostało wykorzystane bezpośrednio w badaniach uwieńczonych niniejszymi wynikami. Dodatkowo złożono także wniosek patentowy powiązany z odkryciami dokonanymi podczas pracy nad tym projektem.
Nowoczesne rozwiązania technologiczne, jak sztuczna inteligencja, coraz mocniej wpisują się w przyszłość medycyny i farmacji. Dzięki nim nadzieja na szybką reakcję wobec nowych patogenów oraz uzyskanie skutecznych terapii staje się realna jak nigdy wcześniej.
