Ako zničíme nový koronavírus?
Našimi najlepšími nástrojmi:
vedou a technológiou.
V mojom laboratóriu používame nástroje umelej inteligencie
a syntetickej biológie,
aby sme urýchlili boj proti tejto pandémii.
Pôvodným cieľom nášho tímu
bolo vyriešiť krízu rezistencie antibiotík.
Náš projekt sa snaží využiť silu strojového učenia na to,
aby sme doplnili náš arzenál antibiotík
a zabránili post-antibiotickej dobe, ktorá by zničila celý svet.
Podstatné však je, že rovnaká technológia sa môže použiť
pri hľadaní antivirotík,
ktoré by nám mohli pomôct v boji proti súčasnej pandémii.
Strojové učenie zásadne mení tradičný spôsob objavovania liekov.
Týmto spôsobom,
namiesto toho, aby sme krkolomne testovali efektivitu
tisícky existujúcich molekúk v laboratóriu ručne,
môžeme naučiť počítač preskúmať exponenciálne väčší priestor
všetkých možných molekúl, ktoré by sme mohli syntetizovať.
A preto namiesto toho, aby sme hľadali ihlu v kope sena,
môžeme využiť obrovskú výpočtovú silu,
a nájsť mnoho ihiel vo viacerých kopách naraz.
Máme za sebou prvé úspechy.
Nedávno sme použili strojové učenie pri objave nových antibiotík,
ktoré nám môžu pomôcť v boji proti bakteriálnym infekciám,
ktoré sa môžu objaviť súčasne s infekciou SARS-CoV-2.
Pred dvoma mesiacmi nám TED Audacious Project ponúkol prostriedky,
aby sme mohli rozšíriť náš záber,
a objavili sedem nových druhov antibiotík
účinných proti siedmim najsmrteľnejším patogénom na svete
v rozmedzí nasledujúcich siedmich rokov.
Aby som to uviedol do súvislostí:
Za posledných tridsať rokov nedošlo k objavu
ani jedného antibiotika novej triedy.
Zatiaľčo sa pri nových antibiotikách orientujeme na blízku budúcnosť,
nový koronavírus predstavuje smrteľnú hrozbu práve teraz.
A som rád, že vám môžem povedať, že rovnakú technológiu môžeme použiť
pri tvorbe lieku proti tomuto vírusu.
Ale ako to dosiahneme?
Vytvárame databázu skúšobných antivirotík
a s kolegami vkladáme tieto molekuly do buniek infikovaných SARS-CoV-2,
aby sme videli, ktoré z nich sú v boji efektívne.
Dáta potom použijeme na natrénovanie modelu strojového učenia,
ktorý nasadíme do databázy viac ako miliardy molekúl vytvorených in silico,
aby sme našli možné nové antivirotiká.
Budeme syntetizovať a testovať najlepšie výsledky
a posunieme ich na klinické testy.
Znie to neuveriteľne? Nemalo by.
Projekt tvorby antibiotík umelou inteligenciou je založený
na výsledkoch nášho konceptuálneho výskumu,
ktorý viedol k objavu nového širokospektrálneho antibiotika - halicin.
Halicin je veľmi účinný v boji
proti takmer všetkým rezistentným bakteriálnym patogénom,
vrátane nevyliečiteľných infekcií odolným voči všetkým antibiotikám.
Čo je podstatné, v porovnaní so súčasnými antibiotikami
je frekvencia, s akou si baktérie budujú rezistenciu voči halicinu,
pozoruhodne malá.
Laboratórne sme testovali schopnosť baktérie vybudovať si
rezistenciu voči halicinu a ciprofloxacínu.
V prípade ciprofloxacínu
sme spozorovali rezistenciu už po jednom dni.
V prípade halicinu
sme nespozorovali rezistenciu po jednom dni.
Úžasné je, že ani po 30 dňoch
sa rezistencia voči halicinu nepotvrdila.
V tomto pilotnom projekte sme otestovali okolo 2 500 antivirotík proti E.coli.
Testovaná vzorka obsahovala známe antibiotiká
ako ciprofloxacín a penicilín,
ako aj mnoho iných liekov, ktoré nie sú antibiotiká.
Tieto dáta sme použili na trénovanie modelu,
aby si osvojil molekulárne vlastnosti potrebné na boj proti baktériám.
Potom sme ho použili v databáze nových účinkov liekov,
ktorá obsahuje niekoľko tisíc molekúl,
a zadali sme mu úlohu, aby identifikoval molekuly
s možnými antibakteriálnymi účinkami,
ktoré však nevyzerajú ako existujúce antibiotiká.
Prekvapujúco, len jedna molekula v databáze splnila tieto podmienky,
a tou molekulou bol halicin.
Keďže halicin nevyzerá ako žiadne doposiaľ existujúce antibiotikum,
bolo by pre človeka, dokonca aj pre odborníka v tejto oblasti,
nemožné identifikovať halicin týmto spôsobom.
Predstavte si, ako by sme túto technológiu mohli použiť na boj proti SARS-CoV-2.
A to nie je všetko.
Používame nástroje syntetickej biológie,
zasahujeme do DNA a iných bunkových mechanizmov,
aby sme tak mohli pomôcť v boji (aj) proti COVID-19.
A za zmienku stojí, že pracujeme na vývoji rúška,
ktorý by mohol slúžiť ako rýchly diagnostický test.
Ako to funguje?
Dokázali sme,
že môžeme vybrať bunkový mechanizmus zo živej bunky,
sublimačne ho vysušiť na kúsku papiera spolu s RNA senzormi,
a vytvoriť tak lacný diagnostický test na ebolu a ziku.
Senzori sa aktivujú rehydratáciou
prostredníctvom napríklad ľudskej krvi alebo slín.
Zistili sme, že táto technológia nie je obmedzená len na papier,
ale môže byť použitá na iných materiáloch, vrátane látok.
V prípade pandémie COVID-19
vyberáme RNA senzory na identifikáciu vírusu,
tie spolu s potrebným bunkovým mechanizmom sublimačne vysušíme
a aplikujeme do látky určenej na rúška.
Už len samotné dýchanie
a vodná para, ktorá pritom vzniká,
dokáže test aktivovať.
Ak je pacient infikovaný SARS-CoV-2,
rúško vyšle fluorescenčný signál,
ktorý môže detekovať aj jednoduché a lacné ručné zariadenie.
Za hodinu či dve môžeme pacienta diagnostikovať
bezpečne, presne a na diaľku.
Syntentickú biológiu používame
aj na vytvorenie možnej vakcíny na COVID-19.
Hľadáme nové liečebné účely BCK vakcíny,
ktorá sa takmer sto rokov používa proti tuberkulóze.
Je to živá oslabená vakcína,
ktorú transformujeme tak, aby vytvorila antigény SARS-CoV-2,
ktoré by mali spustiť produkciu ochranných protilátok
imunitným systémom.
Dôležitý je fakt, že BCG vakcína je veľmi dobre škálovateľná
a je jednou z najbezpečnejších zo všetkých známych vakcín.
S pomocou syntentickej biológie a umelej inteligencie
môžeme boj s novým koronavírusom vyhrať.
Sme vo veľmi počiatočnom štádiu, ale výsledky sú sľubné.
Veda a technológia nám dávajú veľkú výhodu
pri boji ľudského rozumu s génmi rezistentných baktérií.
A tento boj môžeme vyhrať.
Ďakujem.