ИИ разработал соединения, способные убивать устойчивые к антибиотикам бактерии

Цветная сканирующая электронная микрофотография MRSA. Автор: Национальный институт аллергии и инфекционных заболеваний

С помощью искусственного интеллекта исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали новые антибиотики, способные бороться с двумя трудноизлечимыми инфекциями: устойчивой к лекарствам Neisseria gonorrhoeae (гонорея) и метициллин-резистентным Staphylococcus aureus (MRSA).

Используя генеративные алгоритмы ИИ, команда разработала более 36 миллионов возможных соединений и провела их компьютерный скрининг на антимикробные свойства. Лучшие кандидаты структурно отличаются от существующих антибиотиков и, по-видимому, работают по новым механизмам, разрушая бактериальные клеточные мембраны.

«Мы в восторге от новых возможностей, которые этот проект открывает для разработки антибиотиков. Наша работа демонстрирует мощь ИИ с точки зрения дизайна лекарств и позволяет нам исследовать гораздо большие химические пространства, которые ранее были недоступны», — говорит Джеймс Коллинз, профессор медицинской инженерии и науки в MIT.

Коллинз — старший автор исследования, опубликованного в журнале Cell. Ведущими авторами работы стали постдок MIT Аарти Кришнан, бывший постдок Мелис Анахтар и Жаклин Валер.

Исследование химического пространства

За последние 45 лет FDA одобрило несколько десятков новых антибиотиков, но большинство из них являются вариациями уже существующих. В то же время устойчивость бактерий ко многим из этих препаратов растёт. По оценкам, во всём мире устойчивые к лекарствам бактериальные инфекции ежегодно вызывают около 5 миллионов смертей.

В надежде найти новые антибиотики для борьбы с этой проблемой, Коллинз и его коллеги из проекта «Антибиотики-ИИ» MIT использовали ИИ для скрининга огромных библиотек химических соединений. Эта работа уже привела к нескольким перспективным кандидатам, включая халицин и абауцин.

В новом исследовании учёные применили два подхода: направленный дизайн молекул на основе фрагмента с антимикробной активностью и свободную генерацию соединений без ограничений. В результате были найдены два перспективных соединения — NG1 (эффективен против N. gonorrhoeae) и DN1 (борется с MRSA).

NG1 воздействует на белок LptA, участвующий в синтезе бактериальной мембраны, а DN1 имеет более широкий механизм действия, нарушая целостность клеточных мембран.

Некоммерческая организация Phare Bio, также участвующая в проекте, сейчас работает над дальнейшей модификацией NG1 и DN1 для доклинических испытаний.

«Мы также рады применению разработанных платформ для других патогенов, таких как Mycobacterium tuberculosis и Pseudomonas aeruginosa», — добавил Коллинз.

Дополнительная информация: A generative deep learning approach to de novo antibiotic design, Cell (2025). DOI: 10.1016/j.cell.2025.07.033. www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)00855-4

Источник: Massachusetts Institute of Technology

ИИ: Это исследование — важный шаг в борьбе с антимикробной резистентностью, одной из самых серьёзных угроз современной медицины. Использование ИИ для дизайна принципиально новых антибиотиков открывает перспективы для создания препаратов, к которым у бактерий ещё нет устойчивости.