ИИ дизайн новых антибиотиков

Глубокое обучение стало мощным инструментом для скрининга больших библиотек для соединений с антибиотической активностью, но выявление кандидатов, которые являются структурно новыми, остается сложным. Написание в КлеткаKrishnan et al. Используйте структуру генеративного искусственного интеллекта для расширения за пределами этого известного химического пространства, проектируя антибиотические соединения с использованием фрагментов в качестве отправных точек или генерируя их de novo.

Подход на основе фрагментов использовал модели нейронной сети графиков для скрининга более 45 миллионов химических фрагментов в Silico против Neisseria gonorrhoeae и Staphylococcus aureusПолем Многообещающие фрагменты были затем расширены на молекулы, предоставляя их в качестве входных данных двум генеративным алгоритмам: генетический алгоритм, основанный на химически разумных мутациях и вариационном автосодоре, что дает более 7 миллионов кандидатов. Для Н. ГонорроаАвторы удалось синтезировать 2 из 27 выбранных соединений. Одно соединение, называемое NG1, проявляло сильную антибиотикологичную активность против Н. Гонорроа in vitro и снижение бактериальной нагрузки влагалища в модели инфекции мыши. NG1 компромирует бактериальные мембраны, вероятно, путем дестабилизации белка системы экспорта липоолигосахаридов LPTA.