Sztuczna inteligencja wesprze poszukiwania leków na groźne choroby pasożytnicze 24.06.2021

Naukowcy z projektu DeepMind wykorzystają do tego AlphaFold – algorytm uczenia maszynowego przewidującego kształt i strukturę określonych białek. 

W ubiegłym roku naukowcy z Massachusetts Institute of Technology stworzyli algorytm oparty na mechanizmie głębokiego uczenia, którego zadaniem była identyfikacja rodzajów cząsteczek zabijających bakterie. Otrzymał on dane dotyczące molekularnych cech ponad 2,5 tysiąca syntetycznych i naturalnych substancji. Gdy je przyswoił, zaczął szukać nowych połączeń, które mogłyby w przyszłości posłużyć za antybiotyk. Po kilku godzinach z powodzeniem wytypował molekuły składające się na halicynę. Lek nazwany na cześć HAL-a 9000, komputera z filmu 2001: Odyseja kosmiczna, ma być zdolny do zwalczania prątków gruźlicy i enterobakterii (obecnych u chorych z posocznicą).

Podobne związki sztucznej inteligencji z farmakologią wraz z rozwojem technologii pojawiają się coraz częściej. Wczoraj brytyjskie przedsiębiorstwo DeepMind poinformowało o rozpoczęciu współpracy z pozarządową organizacją Drugs for Neglected Diseases. Celem międzynarodowego instytutu jest znalezienie skutecznych leków na groźne choroby zakaźne, które dziesiątkują ludność na całym świecie. Eksperci chcą tym samym walczyć z groźną śpiączką afrykańską, AIDS, malarią i filariozami wywoływanymi przez nicienie. 

DeepMind ma skupić się na dwóch konkretnych przypadkach. Pierwszy z nich to choroba Chagasa, którą wywołuje świdrowiec Trypanosoma cruzi przenoszony na ludzi przez krwiopijne pluskwiaki. Niewłaściwie neutralizowane symptomy mogą przeistoczyć się w fazę przewlekłą mogącą doprowadzić do śmierci pacjenta. Drugą, leiszmanozą, zarażają zaś moskity. Wśród jej objawów figurują wysoka gorączka, zniekształcenia twarzy oraz owrzodzenie skóry.

– Pacjenci, którzy są nimi dotknięci, są leczeni przestarzałymi metodami. Bazują na toksycznych środkach, doprowadzają do poważnych skutków ubocznych i często nie spełniają swoich założeń – mówi w rozmowie z portalem „BBC" Ben Perry z Drugs for Neglected Diseases. – Sztuczna inteligencja może zmienić reguły gry, przewidując określone struktury białkowe i otwiera nowe horyzonty badawcze – dodaje. 

Dzięki AlphaFold, czyli algorytmowi uczenia maszynowego przewidującego kształt i budowę protein, eksperci z DeepMind przypuszczalnie dojdą do odkrycia nowych, nieoczekiwanych leków, dzięki czemu powtórzą sukces swoich kolegów z Massachusetts Institute of Technology.

– Jesteśmy podekscytowani potencjałem tej technologii. Pomoże wypełnić niektóre luki w naszym rozumieniu biologii i przyspieszy wiele badań naukowych – nie kryje zadowolenia Pushmeet Kohli, który reprezentuje brytyjskie przedsiębiorstwo.