Cum folosim inteligența artificială pentru a descoperi noi antibiotice

Înainte de pandemia coronavirus, bioinginerul Jim Collins și echipa sa au combinat puterea inteligenței artificiale cu biologia sintetică, în efortul de a combate altă criză iminentă: super-bacteriile rezistente la antibiotice. Collins explică modul cum și-au redresat eforturile pentru a crea o serie de instrumente și compuși antivirali care să ajute la lupta cu COVID-19, și ne împărtășește planul lor de a descoperi șapte clase noi de antibiotice în următorii șapte ani. (Acest plan ambițios face parte din Proiectul TED Audacious, inițiativă TED de a inspira și finanța schimbarea la nivel global.)

Cum vom învinge așadar
acest nou coronavirus?

Folosind cele mai bune instrumente:

știința și tehnologia.

În laboratorul meu,
folosim inteligența artificială

și biologia sintetică

pentru a accelera lupta
împotriva acestei pandemii.

Activitatea noastră a fost concepută

pentru a soluționa problema
rezistenței la antibiotice.

Proiectul nostru urmărește
să valorifice puterea învățării automate,

pentru a reface arsenalul de antibiotice

și a evita o eră post-antibiotică
devastatoare la nivel global.

De remarcat că aceeași tehnologie
poate fi utilizată

pentru a căuta compuși antivirali

care ne-ar putea ajuta
să combatem prezenta pandemie.

Învățarea automată întoarce modelul
tradițional de cercetare farmaceutică

pe dos.

Cu această metodă,

în loc să testăm minuțios
mii de molecule existente,

pe rând, într-un laborator,

pentru eficacitatea lor,

putem programa un computer
să exploreze spațiul exponențial mai mare

al tuturor moleculelor posibile
care ar putea fi sintetizate,

și astfel, în loc să căutăm
acul în carul cu fân,

putem folosi magnetul gigantic
al puterii de calcul,

pentru a găsi simultan
multe ace în mai multe care cu fân.

Am avut deja un succes timpuriu.

Recent, am folosit învățarea automată
pentru a descoperi noi antibiotice

care ne pot ajuta
să combatem infecțiile bacteriene

care pot apărea alături
de infecțiile cu SARS-CoV-2.

Acum două luni, proiectul TED Audacious
ne-a aprobat finanțarea

pentru a ne extinde masiv activitatea,

cu scopul de a descoperi
șapte noi clase de antibiotice

împotriva a șapte tipuri
de agenți patogeni bacterieni din lume,

în următorii șapte ani.

Pentru context,

numărul de clase noi de antibiotice

care au fost descoperite
în ultimele trei decenii este zero.

În timp ce căutarea de noi antibiotice
este pentru viitorul pe termen mediu,

noul coronavirus prezintă
o amenințare mortală imediată,

și sunt încântat să vă spun
că putem folosi aceeași tehnologie

pentru a căuta terapii
de combatere a acestui virus.

Cum vom face asta?

Ei bine, vom crea o bază de date
pentru pregătirea compușilor

și vom aplica aceste molecule
la celulele infectate cu SARS-CoV-2,

pentru a vedea care dintre ele
prezintă o activitate eficientă.

Datele se vor folosi pentru a programa
modelul de învățare automată

aplicat prin simulare pe o bază de date
de peste un miliard de molecule,

pentru a descoperi noi posibili
compuși antivirali.

Vom sintetiza și testa predicțiile de top

și le vom promova în spitale
pe cele cu potențial ridicat.

Sună prea frumos ca să fie adevărat?

Ei bine, n-ar trebui.

Proiectul Antibiotics AI este fondat
pe conceptul cercetării noastre

care a dus la descoperirea
unui nou spectru larg de antibitiotice,

numit Halocin.

Halocin are o activitate
antibacteriană puternică

împotriva majorității agenților patogeni
bacterieni rezistenți la antibiotice,

inclusiv infecții rezistente netratabile.

De remarcat, spre deosebire
de antibioticele actuale,

frecvența la care bacteriile
dezvoltă rezistență la Halocin

este extrem de scăzută.

Am testat capacitatea bacteriilor
de a dezvolta rezistență la Halocin

și la Cipro în laborator.

Pentru Cipro,

după doar o zi, am observat rezistență.

Pentru Halocin,

după o zi,
n-am văzut nicio rezistenţă.

Uimitor, chiar după 30 de zile,

n-am văzut nicio rezistenţă la Halocin.

În acest proiect, am testat întâi
circa 2.500 de compuși împotriva E. coli.

Această rețetă de probă
a inclus antibiotice cunoscute,

cum ar fi Cipro și penicilina,

și multe medicamente
care nu sunt antibiotice.

Am folosit datele ca să programăm un model

să învețe caracteristicile moleculare
asociate cu activitatea antibacteriană.

Apoi am aplicat acest model
unei baze de medicamente realocate

constând în câteva mii de molecule

și am cerut modelului
să identifice moleculele

despre care se bănuiește
că au proprietăți antibacteriene,

dar nu arată ca antibioticele actuale.

Interesant, doar o singură moleculă
din această bază se potrivește criteriilor

și acea moleculă s-a dovedit a fi Halocin.

Din moment ce Halocin
nu arată ca un antibiotic existent,

ar fi fost imposibil pentru oricine,
inclusiv un expert în antibiotice,

să identifice Halocin-ul în acest mod.

Imaginați-vă acum ce am putea face
cu această tehnologie

împotriva SARS-CoV-2.

Şi asta nu e tot.

De asemenea, folosim instrumente
de biologie sintetică,

experimentând cu ADN-ul
și alte mecanisme celulare,

pentru a servi scopuri umane,
cum ar fi combaterea COVID-19,

și e de reținut că lucrăm
la producerea unei măști de protecție

care poate servi și ca test
de diagnosticare rapidă.

Cum funcționează asta?

Am demonstrat recent

că poți să îndepărtezi
mecanismul celular dintr-o celulă vie

și să-l îngheți pe hârtie
împreună cu senzori ARN,

pentru a face diagnosticări ieftine
pentru Ebola și Zika.

Senzorii sunt activați
la rehidratarea cu o probă prelevată

de la pacienți, care constă
în sânge sau salivă, de pildă.

Se pare că această tehnologie
nu se limitează la hârtie

și poate fi aplicată la alte materiale,
inclusiv pânză.

Pentru pandemia COVID-19,

folosim senzori ARN
pentru detectarea virusului

și înghețarea acestuia
împreună cu mecanismele celulare

în țesătura unei măști de față,

în cazul căreia o simplă respirație,

împreună cu vaporii de apă
care o însoțesc,

poate activa testul.

Astfel, dacă un pacient
este infectat cu SARS-CoV-2,

masca va produce
un semnal fluorescent

care poate fi detectat de un dispozitiv
portabil, simplu și ieftin.

Într-o oră sau două, un pacient
ar putea fi astfel diagnosticat

în condiții de siguranță,
de la distanță și cu acuratețe.

Folosim şi biologia sintetică

pentru a crea un nou vaccin
pentru COVID-19.

Redefinim funcția vaccinului BCG,

care a fost folosit împotriva tuberculozei
aproape un secol.

Este un vaccin viu, atenuat,

pe care îl modificăm
pentru a transmite antigeni SARS-COV-2,

care ar trebui să declanșeze
producția de anticorpi

de către sistemul imunitar.

De subliniat că BCG e scalabil masiv

și profilul său de siguranță se numără
printre cele mai bune vaccinuri raportate.

Cu instrumentele biologiei sintetice
și ale inteligenței artificiale,

putem câștiga lupta
împotriva acestui nou coronavirus.

Proiectul se află în stadiile incipiente,
dar este foarte promițător.

Știința și tehnologia
ne pot oferi un avantaj important

în bătălia dintre inteligența omului
și genele super-bacteriilor,

o bătălie pe care o putem câştiga.

Vă mulțumesc!