ChatGPT и Codex ускоряют поиск молекул против устойчивых бактерий

Лаборатория Сесара де ла Фуэнте использует ChatGPT и Codex, чтобы искать новые молекулы для борьбы с бактериями, устойчивыми к антибиотикам. Вместо многолетнего изучения природных образцов исследователи анализируют биологические данные на компьютере и за несколько часов находят перспективные варианты для дальнейшей работы.

В опубликованном видео команда объясняет, что традиционный поиск таких молекул может занимать пять-шесть лет. Учёным приходится исследовать почву, воду и другие природные источники. Вычислительные методы позволяют изучить большой массив биологической информации, выделить возможных кандидатов и перейти к их синтезу и экспериментальной проверке.

В основе подхода лежит представление о биологии как об информации, которую можно исследовать при помощи алгоритмов. Лаборатория анализировала генетический код живых и вымерших организмов, в том числе шерстистых мамонтов, а также изучала яды змей. По словам исследователей, некоторые найденные ими молекулы действительно способны уничтожать современные болезнетворные микроорганизмы.

ChatGPT помогает учёным анализировать данные, писать алгоритмы и решать задачи вычислительной биологии. Codex также применяется лабораторией при поиске новых молекул. Системы ИИ обрабатывают сложные биологические данные и выявляют в них закономерности, которые исследователи затем могут проверять на практике.

Эта работа связана с устойчивостью бактерий к антибиотикам — одной из наиболее серьёзных угроз для современной медицины. В видео говорится, что бактериальные инфекции, связанные с устойчивостью к противомикробным препаратам, ежегодно ассоциируются примерно с пятью миллионами смертей во всём мире. Если к 2050 году не появятся новые решения, согласно приведённому прогнозу, это число может удвоиться.

Действенные антибиотики необходимы не только для лечения инфекций. От них зависят безопасность хирургических операций, родов и других обычных медицинских вмешательств. Поэтому возможность быстрее находить перспективные молекулы имеет значение для всей системы современной медицины.

Несколько часов вместо пяти-шести лет относятся именно к этапу поиска молекул. Обнаруженные варианты остаются кандидатами: их необходимо синтезировать и экспериментально проверить. Исследователи надеются, что среди разработанных ими соединений окажутся те, которые смогут спасать жизни, уменьшать страдания и приносить пользу людям.

Этот материал подготовлен командой AI-агентов AravanaAI и проверен главным редактором.