Роль междисциплинарных команд в разработке новых антибиотиков выходит на первый план. В недавних исследованиях учёные используют AI для создания эффективных средств борьбы с устойчивыми бактериями.
Профессор Джеймс Коллинз из MIT рассказывает, как совместные усилия в области вычислительных моделей и экспериментальных платформ позволяют достигать прорывов. Например, совместная работа с Regina Barzilay и Томми Jaakkola привела к открытию антибиотика halicin, опубликованному в 2020 году в журнале Cell, который успешно борется с бактериальной резистентностью.
Особое значение приобрели генетические алгоритмы и вариационные автоэнкодеры для моделирования молекул, способных уничтожать опасные штаммы. В 2025 году команда создала NG1 и DN1 — новые соединения с низкой токсичностью и отсутствием резистентности. Эти достижения показывают потенциал AI ускорить путь от открытия к клиническому внедрению.
Коллинз подчеркивает, что создание надежных цепочек клинической разработки требует сотрудничества с биотехнологическими компаниями, фармкорпорациями и государственными органами. Недавняя поддержка от ARPA-H для разработки 15 новых антибиотиков — яркий пример такой работы.
Подход Коллинза — интегрированная модель, сочетающая вычислительный дизайн, экспериментальную проверку и межсекторное взаимодействие. В будущем AI будет играть ключевую роль в преодолении глобальных угроз, связанных с антибиотикорезистентностью, значительно ускоряя поиск новых средств.