ИИ спроектировал вирус, который может стать новым оружием против супербактерий
Вирусы, которые заражают бактерий, могут помочь справиться с инфекциями, устойчивыми к антибиотикам. Учёные из Стэнфордского университета с помощью ИИ сконструировали ДНК полноценного бактериофага — и она создала работающий вирус. Об этом пишет издание Phys.org.
Бактериофаги, или просто фаги, заражают бактерии и используют их для своего размножения. Считается, что на Земле фагов больше, чем любых других биологических объектов, и миллиарды лет они эволюционировали, развивая способы находить бактерии, внедряться в них и преодолевать их защиту.
Такое разнообразие может пригодиться медицине. Некоторые фаги уже изучаются как средство лечения бактериальных инфекций, но подобрать подходящий вирус для конкретной инфекции непросто. Учёным нужно понимать, почему один фаг может заразить конкретную бактерию, а другой нет, почему одни преодолевают защиту, а другие работают лучше в условиях человеческого тела.
В исследовании, опубликованном в журнале Science, специалисты из Стэнфорда начали с фага ΦX174, который заражает кишечную палочку E. coli. Это один из самых маленьких, простых и изученных фагов. Создание его генома с помощью ИИ показало, что алгоритмы способны обучиться биологической системе и спроектировать то, что работает в реальности.
Но до медицинских фагов ещё далеко. Некоторые потенциально полезные терапевтические фаги в 5–50 раз крупнее ΦX174. У них двуцепочечная ДНК и сотни генов, а также сложные молекулярные механизмы, позволяющие распознавать бактерии, размножаться внутри них и обходить их защитные системы. Фаг-лекарство должен не просто размножаться, но и находить нужную бактерию, эффективно работать внутри пациента и оставаться полезным по мере развития устойчивости.
Именно здесь ИИ может стать особенно полезным. Программы вроде AlphaFold предсказывают 3D-структуру белков по аминокислотным последовательностям, что ценно для фаговых белков с неизвестными функциями. Ген, который казался загадочным участком ДНК, теперь может указать на форму белка и его возможную роль.
В Центре фаговых исследований имени Бекки Майер при Лестерском университете изучают разнообразие фагов из природы. Исследователи выделяют, секвенируют и изучают фаги, заражающие E. coli, Klebsiella, Pseudomonas и другие трудно поддающиеся лечению бактерии. При детальном изучении каждый раз обнаруживается неожиданная биология: разные фаги распознают разные части клеток, используют разные белки и молекулярные уловки.
Коллекции природных фагов могут дать ИИ огромный набор реальных биологических решений. Вместо простого задания спроектировать новый геном можно связать последовательность ДНК, структуру белка и то, что фаг реально делает. Например, ИИ мог бы выявлять генетические особенности, определяющие, какую бактерию заражает фаг, находить белки, помогающие преодолевать защиту, и объяснять, почему некоторые фаги хорошо работают с определёнными антибиотиками.
Главная цель — понять, что отличает фаг, который выглядит многообещающим в лаборатории, от того, который реально работает в сложной среде живого пациента. ИИ способен замечать закономерности в биологическом разнообразии, которые человек не видит, предлагать наиболее перспективные природные фаги, находить белки с упущенными функциями и подсказывать изменения для повышения эффективности. Но каждое предсказание всё равно придётся проверять в реальном мире.
Возможно, самое захватывающее — это взаимообмен между компьютерами и экспериментами. ИИ предлагает правило или прогноз, учёные проверяют его, и результаты возвращаются в новый цикл анализа. Исследование в Стэнфорде оставляет открытым вопрос, выучил ли ИИ общие правила устройства геномов фагов или только воспроизвёл особенности одного маленького фага. Ответ даст только новая биология, и фаги её предоставляют в изобилии.
