Истражувачи од Универзитетот Мекмастер развиле генеративен модел на вештачка интелигенција наречен SyntheMol-RL, кој значително го забрзува откривањето нови лекови. Во првичните тестирања, системот успеал да дизајнира сосема нов антибиотски кандидат за инфекции предизвикани од Staphylococcus aureus, бактерија позната по тоа што често развива отпорност на постојните терапии.
Моделот е обучен да пребарува огромен хемиски простор од околу 46 милијарди можни соединенија, што е далеку над можностите на класичните лабораториски скрининзи. Наместо рачно тестирање на ограничен број молекули, SyntheMol-RL комбинира околу 150.000 молекуларни „градежни блокови“ и 50 хемиски реакции за да предложи нови структури што би можеле да имаат антибактериско дејство.
Клучната новина е што моделот не бара само соединенија што ги убиваат бактериите, туку и такви што имаат подобри изгледи да станат вистински лекови. Тимот го вградил критериумот за растворливост во вода директно во процесот на генерирање, бидејќи многу антибактериски молекули тешко се вклопуваат со барањата за безбедност и примена во организмот.
Во студијата објавена во Molecular Systems Biology, научниците му задале на моделот да создаде водорастворливи антибиотици против S. aureus. Од 79 предложени кандидати, тие издвоиле едно ново соединение, наречено synthecin. Потоа било подготвено како крем и тестирано кај глувци со рана инфекција отпорна на лекови, при што покажало силен ефект во контролирањето на инфекцијата.
Истражувачите нагласуваат дека synthecin сè уште е во рана фаза и дека треба дополнително да се утврди неговиот механизам на дејство и безбедносен профил. Сепак, резултатите се важен доказ дека ваквите модели можат брзо да создаваат ветувачки кандидати, не само за антибиотици, туку и потенцијално за терапии против други болести како дијабетес или рак.
