Признание за ускорение открытия лекарств
Профессоры Массачусетского технологического института (MIT) Реджина Барзилай (Regina Barzilay) и Джеймс Коллинз (James Collins) стали лауреатами премии Pritzker Prize for AI in Science Research Excellence 2026 года. Награда, учрежденная Университетом Чикаго и Калифорнийским технологическим институтом (Caltech), отмечает их совместную работу по интеграции глубокого обучения, биоинженерии и экспериментальной валидации для поиска новых антибактериальных кандидатов против патогенов, устойчивых к антибиотикам.
От Halicin к Abaucin: эволюция AI-дизайна
Их прорыв начался в 2020 году с публикации в журнале Cell, где описан Halicin — первый антибиотик, открытый с помощью ИИ. Модель глубокого обучения, обученная на 2500 молекулах, идентифицировала это широкоспектральное соединение, изначально изучавшееся как лекарство от диабета. Halicin оказался эффективным против «супербактерий», включая Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii и Mycobacterium tuberculosis. Процесс, который традиционно занимал годы, был завершен всего за несколько недель.
В 2023 году команда, в которую вошел бывший постдок Митского института Джонатан Стоукс (ныне профессор McMaster University), представила Abaucin. Это антибиотик узкого спектра действия, нацеленный исключительно на A. baumannii — бактерию, часто встречающуюся в больницах и поражающую раненых солдат. Узкий спектр является ключевым преимуществом: он минимизирует риск развития устойчивости у других бактерий и сохраняет полезную микрофлору кишечника.
Сравнительные характеристики открытий
| Параметр | Halicin (2020) | Abaucin (2023) |
|---|---|---|
| Спектр действия | Широкий (против множества патогенов) | Узкий (против A. baumannii) |
| Целевые бактерии | C. difficile, A. baumannii, M. tuberculosis | Только A. baumannii |
| Ключевое преимущество | Высокая скорость открытия, эффективность против резистентных штаммов | Минимизация вреда для микрофлоры, снижение риска резистентности |
| Время разработки | Несколько недель (против лет в традиционных методах) | Несколько недель |
Смена парадигмы: от инструмента к дизайнеру
Джеймс Коллинз подчеркивает, что генеративный ИИ меняет саму суть фармацевтики. «Исторически открытие антибиотиков зависело от трудоемких методов проб и ошибок. С помощью ИИ мы переходим от использования его как инструмента обнаружения к использованию как инструмента дизайна», — заявил он. Это открывает новые горизонты для создания лекарств следующего поколения.
Реджина Барзилай, однако, призывает к осторожности. По ее мнению, несмотря на прогресс, мы находимся на ранних стадиях. «ИИ может автоматизировать лишь часть конвейера открытия лекарств. Чтобы полностью трансформировать процесс, нам нужно усердно работать над созданием реалистичных моделей человеческой биологии», — отметила она. Исследователи продолжают работу в рамках Клиники машинного обучения имени Абдула Латифа Джамея (Jameel Clinic) при MIT.
Источник: MIT News AI ↗