Takže, jak hodláme porazit tento nový koronavirus?
Našimi nejlepšími nástroji:
naší vědou a technologií.
V mojí laboratoři využíváme nástroje umělé inteligence
a syntetické biologie,
abychom zrychlili boj proti pandemii.
Naše práce byla zpočátku navržena k tomu,
abychom se vypořádali s rezistencí na antibiotika.
Náš projekt hledá, jak využít sílu strojového učení
k doplnění našeho antibiotického arzenálu
a zabránění postantibiotické éře, která by způsobila globální devastaci.
Důležité je, že ta samá technologie může být použita
k nalezení antivirových sloučenin,
které nám mohou pomoct bojovat se současnou pandemií.
Strojové učení obrátilo tradiční model zkoumání léčiv vzhůru nohama.
S tímto přístupem,
místo pečlivého testování účinnosti tisíců existujících molekul
jednu po druhé v laboratoři,
můžeme trénovat počítač, aby prozkoumal exponenciálně větší prostor
všech možných molekul, které mohou být syntetizovány,
a tím pádem, místo hledání jehly v kupce sena,
můžeme využít gigantický magnet výpočetní síly,
aby našel mnoho jehel v mnoha kupkách sena zároveň.
Již máme nějaké počáteční úspěchy.
Nedávno jsme použili strojové učení k objevení nových antibiotik,
které nám pomohou přemoci bakteriální infekce,
jež se mohou vyskytnout společně s infekcí SARS-CoV-2.
Před dvěma měsíci TED Audacious Project schválil naše financování,
aby podstatně rozšířil naši činnost
s cílem objevit sedm nových tříd antibiotik
proti sedmi nejsmrtelnějším bakteriálním patogenům světa
během následujících sedmi let.
Jen připomínám,
že v posledních třech dekádách
nebyla objevena ani jedna nová třída antibiotik.
Zatímco pátrání po nových antibiotikách proběhne ve střednědobém horizontu,
nový koronavirus představuje současnou smrtelnou hrozbu
a s radostí vám sděluji, že věříme, že můžeme použít tu samou technologii
ke hledání terapie pro boj s tímto virem.
Takže, jak to hodláme udělat?
Vytváříme knihovnu tréninkových sloučenin
a se spolupracovníky vkládáme tyto molekuly do buněk infikovaných SARS-CoV-2,
abychom viděli, která z nich vykazuje účinnou aktivitu.
Tato data budou použita k trénování modelu strojového učení,
který bude nasazen na více než miliardu molekul z počítačové knihovny,
aby našel potenciální nové antivirové sloučeniny.
Budeme syntetizovat a testovat nejlepší predikce
a nejnadějnější kandidáty posuneme do klinických testů.
Že to zní až moc dobře?
Nemělo by.
„Antibiotics AI Project“ je založen na našem ověřovacím výzkumu,
který vedl k objevu nového širokospektrálního antibiotika
zvaného halicin.
Halicin vykazuje silnou antibakteriální aktivitu
proti skoro všem rezistentním bakteriálním patogenům
včetně nevyléčitelných panrezistentních infekcí.
Na rozdíl od současných antibiotik je důležité,
že četnost, s jakou si bakterie vybuduje rezistenci na halicin,
je pozoruhodně nízká.
V laboratoři jsme testovali schopnost bakterie vybudovat si
rezistenci na halicin a na lék „Cipro“.
V případě léku „Cipro“
jsme již po jednom dni pozorovali rezistenci.
V případě halicinu jsme po jednom dni nepozorovali žádnou rezistenci.
Překvapivé je, že ani po 30 dnech
jsme nepozorovali žádnou rezistenci na halicin.
V pilotním projektu jsme nejprve testovali zhruba 2 500 sloučenin proti E. coli.
Tento tréninkový set zahrnoval známá antibiotika
jako „Cipro“ a penicilin,
stejně jako mnoho léků, které nejsou antibiotiky.
Tato data jsme použili k trénování modelu,
aby se naučil vlastnosti molekul spojované s antibakteriální aktivitou.
Poté jsme model aplikovali na knihovnu znovupoužitelných léčiv
obsahující několik tisíc molekul
a zadali jsme modelu, aby identifikoval molekuly,
u kterých jsou predikovány antibakteriální vlastnosti,
ale nevypadají jako existující antibiotika.
Je zajímavé, že pouze jedna molekula v knihovně odpovídala těmto kritériím
a touto molekulou se ukázal být halicin.
Vzhledem k tomu, že halicin nevypadá jako jakékoliv existující antibiotikum,
bylo by pro člověka nemožné, dokonce i pro experta na antibiotika,
aby tímto způsobem halicin identifikoval.
A teď si představte, co bychom s touto technologií
mohli dělat proti SARS-CoV-2.
A toto není vše.
Také využíváme nástroje syntetické biologie
a experimentujeme s DNA a dalšími buněčnými aparáty,
aby sloužily potřebám lidí, jako je boj proti COVID-19,
a je důležité zmínit, že pracujeme na vývoji ochranné masky,
která také dokáže sloužit jako rychlý diagnostický test.
Takže, jak to funguje?
Nedávno jsme ukázali,
že můžete vzít buněčný aparát z živé buňky
a lyofilizovat ho společně s RNA senzorem na papír,
abyste vytvořili levnou diagnostiku Eboly a Ziky.
Senzory se aktivují rehydratací ze vzorku nemocného člověka,
který může obsahovat například krev nebo sliny.
Ukazuje se, že tato technologie není omezena pouze na papír
a může být aplikována na další materiály, včetně tkanin.
Pro pandemii COVID-19
navrhujeme RNA senzory k detekci viru
a lyofilizujeme je i s potřebnými buněčnými aparáty
do látky roušky.
Stačí pouhé dýchání
a vodní kapénky, které ho doprovázejí,
aby se test aktivoval.
Tím pádem, pokud je pacient infikován SARS-CoV-2,
začne maska produkovat fluorescenční signál,
který může být detekován jednoduchým, laciným kapesním zařízením.
Během hodiny nebo dvou tak může být pacient bezpečně,
na dálku a přesně diagnostikován.
Syntetickou biologii také využíváme
k návrhu vakcíny pro COVID-19.
Znovupoužíváme BCG vakcínu,
která se téměř jedno století používala proti tuberkulóze.
Je to živá, oslabená vakcína
a my ji připravujeme pro expresi antigenů SARS-CoV-2,
které by měly spouštět produkci ochranných protilátek
v imunitním systému.
Důležité je, že BCG je masivně škálovatelná
a má bezpečnostní profil, který patří mezi nejlepší ze všech hlášených vakcín.
S nástroji syntetické biologie a umělé inteligence
můžeme tento souboj s novým koronavirem vyhrát.
Tato práce je ve velmi raném stadiu, ale příslib je reálný.
Věda a technologie nám mohou dát důležitou výhodu
v souboji lidského důvtipu s geny rezistentních bakterií,
v souboji, který můžeme vyhrát.
Děkuji vám.