ИИ помог найти антибиотики против супербактерий стафилококка и гонореи

На первом этапе ученые создали более 36 млн теоретических химических соединений и провели их компьютерный скрининг на антимикробные свойства. Наиболее перспективные молекулы оказались структурно новыми: они не похожи на существующие антибиотики и действуют через ранее неизвестные механизмы, разрушая клеточные мембраны бактерий.

Для борьбы с устойчивой N. gonorrhoeae ученые составили библиотеку из 45 млн химических фрагментов. С помощью моделей машинного обучения они провели скрининг, в результате которого выделили почти 4 млн потенциальных кандидатов.

После дополнительной фильтрации по токсичности и сходству с известными антибиотиками осталось около миллиона соединений. Из них исследователи выделили перспективный фрагмент F1 и использовали его как основу для генерации дополнительных молекул. После скрининга для синтеза выбрали 80 соединений, но получить удалось только два.

Одно из них — NG1 — показало высокую эффективность против N. gonorrhoeae как в лабораторных тестах, так и в мышиной модели лекарственно-устойчивой гонореи. Дополнительные эксперименты показали, что NG1 связывается с белком LptA, участвующим в синтезе наружной мембраны бактерий.

Во втором направлении исследования ученые сосредоточились на грамположительных бактериях, включая S. aureus. Алгоритмы CReM и VAE сгенерировали более 29 млн соединений без структурных ограничений. После многоступенчатой фильтрации осталось около 90 кандидатов, из которых синтезировали и протестировали 22 молекулы. Шесть из них продемонстрировали выраженную антибактериальную активность против полирезистентного золотистого стафилококка.

Наиболее перспективный кандидат — DN1 — успешно лечил кожные инфекции, вызванные метициллин-резистентным золотистым стафилококком (MRSA), у мышей. Эти молекулы также воздействуют на бактериальные мембраны, но обладают более широким спектром эффектов.