Британская компания Basecamp Research совместно с экспертами из Nvidia и Microsoft разработала ИИ-модели, которые на основе данных о более чем миллионе видов создают перспективные средства против рака и бактерий, устойчивых к антибиотикам.
Международная группа ученых из Nvidia, Microsoft и Университета Пенсильвании применила ИИ к огромной биологической коллекции, охватывающей свыше миллиона видов, чтобы разработать потенциальные генные терапии. Эти модели под названием Eden (Environmentally-Derived Evolutionary Network) опираются на эволюционные данные микробных проб, собранных по всему миру специалистами британской компании Basecamp Research.
Флагманская модель семейства Eden содержит 28 миллиардов параметров и прошла обучение на 9,7 триллиона нуклеотидных токенов, как указано в научной публикации. Важно, что в наборе данных для предобучения отсутствовали сведения о человеке, лабораторные или клинические материалы.
"Мы картируем организмы по всей планете и пути их эволюции", — объяснил Джон Финн, главный научный директор Basecamp, в беседе с Financial Times. По его словам, машинное обучение выявляет "глубоко скрытые связи между разными видами и 4 миллиардами лет эволюции".
ИИ-программируемая вставка генов для тысяч болезней
В исследовании представлена первая реализация ферментов, разработанных ИИ и названных Large Serine Recombinases (LSRs), которые обеспечивают точную вставку больших генов в человеческий геном.
В отличие от методов на базе CRISPR, провоцирующих разрывы двойной спирали ДНК с сопутствующими рисками, LSR позволяют внедрять последовательности длиной свыше 30 000 пар оснований без повреждений ДНК. Это повышает их безопасность для медицинского применения.
Команда проверила модель на геномных локусах, связанных с заболеваниями вроде мышечной дистрофии Дюшена (DMD), гемофилии (F9) и болезни Фанкони (FANCC). При подаче всего 30 пар оснований ДНК Eden выдал несколько активных ферментов для каждого локуса. Уровень успешных результатов составил 63,2 процента.
В первичных Т-клетках человека, извлеченных прямо из организма, ИИ-ферменты обеспечили уровни интеграции, подходящие для терапии. Ученые внедрили конструкции CAR, применяемые в лечении рака. Половина протестированных вариантов оказалась активной.
Новые антибиотики против патогенов с множественной устойчивостью
Eden также создал библиотеку антимикробных пептидов — коротких белковых цепочек, уничтожающих бактерии. Они направлены на приоритетные по классификации ВОЗ патогены с множественной устойчивостью, против которых стандартные антибиотики бессильны.
Из 33 проверенных пептидов 97 процентов проявили активность, а лучшие варианты достигли potency в однозначных микромолярных значениях против Acinetobacter baumannii. Чем ниже показатель, тем эффективнее препарат. Авторы подчеркивают: это первый случай, когда модель на базе ДНК-фундамента напрямую использовалась для создания пептидов и антибиотиков с подтвержденной эффективностью в реальных тестах на целевых патогенах.
Ученые советуют не торопиться
Сами авторы публикации указывают на серьезные ограничения. Хотя ИИ-ферменты дают "мощные функциональные результаты", им потребуется доработка, чтобы стать готовыми к клинике. Дальнейшие шаги включают применение обучения с подкреплением для точного контроля активности и специфичности, а также полную оценку эффективности интеграции и внецелевых эффектов в человеческих клетках.
Что касается антимикробных пептидов, они демонстрируют высокую активность, но остаются на ранней стадии: нужны улучшения по устойчивости, токсичности и фармакокинетике перед использованием в медицине. Фармакокинетика отражает, как препарат всасывается, распределяется и выводится организмом.
Недавно Nvidia объявила о планах вложить 1 миллиард долларов за пять лет в новую лабораторию совместно с Eli Lilly для ускорения внедрения ИИ в фармацевтику.