Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте

Новости

Соединения ИИ против устойчивых бактерий

Ученые из MIT с помощью ИИ создали новые антибиотики для борьбы с устойчивой Neisseria gonorrhoeae и MRSA. Метод включает генерацию миллионов соединений и их отбор, что приводит к уникальным молекулам, разрушающим бактериальные мембраны. Это может помочь в разработке средств против других бактерий, снижая проблему резистентности.

21 октября 2025 г.
1 мин
5

С использованием искусственного интеллекта ученые из Массачусетского технологического института разработали новые антибиотики, способные бороться с двумя сложными для лечения бактериями: многолекарственно-устойчивой Neisseria gonorrhoeae и Staphylococcus aureus (MRSA).

Команда применила два метода. Во-первых, они задействовали генеративный ИИ для создания молекул на основе химического фрагмента, который их модель определила как обладающий антимикробной активностью. Во-вторых, алгоритмы генерировали молекулы без каких-либо ограничений. Таким образом было спроектировано свыше 36 миллионов потенциальных соединений, которые затем подверглись компьютерному отбору по антимикробным характеристикам.

Лучшие из выявленных кандидатов имеют структуру, отличающуюся от всех известных антибиотиков, и, по-видимому, действуют за счет новых механизмов, повреждающих клеточные мембраны бактерий. Это снижает их уязвимость к развитию резистентности — глобальной проблеме, поскольку устойчивые к лекарствам бактериальные инфекции, как предполагается, приводят к около 5 миллионам смертей ежегодно по всему миру.

Поскольку теперь возможно создавать и анализировать соединения, ранее не встречавшиеся в природе, исследователи рассчитывают применить аналогичный подход для поиска и разработки препаратов, эффективных против других видов бактерий.

«Нас вдохновляют новые горизонты, которые открывает этот проект в области разработки антибиотиков», — отмечает Джеймс Коллинз, профессор биологической инженерии и ведущий автор исследования. «Наши результаты демонстрируют потенциал ИИ в проектировании лекарств и позволяют осваивать обширные химические пространства, недоступные ранее».