Čovječanstvo već desetljećima gubi utrku s bakterijama. Antibiotici, nekoć najjače oružje moderne medicine, sve češće gube učinkovitost jer se otpornost mikroorganizama ubrzano širi. Procjenjuje se da danas oko 1,1 milijun ljudi godišnje umire od infekcija koje su donedavno bile lako izlječive, a bez ozbiljnih mjera broj bi do 2050. mogao premašiti osam milijuna.
Razvoj novih antibiotika odvija se sporo. U razdoblju od 2017. do 2022. odobreno je samo 12 novih lijekova iz te skupine, a većina je vrlo slična postojećima na koje bakterije već razvijaju otpornost. Farmaceutska industrija često izbjegava ulaganja u ovo područje jer je razvoj skup, dugotrajan i komercijalno manje isplativ, piše BBC.
Zbog toga se znanstvenici sve više okreću umjetnoj inteligenciji, koja bi mogla ubrzati potragu za novim lijekovima. „Možemo, u roku od dana ili sati, pregledati golema skladišta kemijskih spojeva kako bismo identificirali one koji pokazuju antibakterijsku aktivnost”, kaže James Collins, profesor medicinskog inženjerstva na Massachusetts Institute of Technology.
Njegov istraživački tim već je uz pomoć umjetne inteligencije identificirao dva nova spoja koji bi mogli biti učinkoviti protiv izrazito otpornih bakterija koje uzrokuju gonoreju i infekcije MRSA. Umjetna inteligencija tako postupno postaje ključan alat u razvoju novih terapija. Istraživači je već usmjeravaju i prema bolestima za koje još nema lijeka, među njima i Parkinsonovoj bolesti, kao i tisućama rijetkih poremećaja.
Collinsov tim trenirao je generativni model umjetne inteligencije na kemijskim strukturama poznatih antibiotika. Algoritam je zatim analizirao više od 45 milijuna molekularnih struktura u potrazi za onima koje bi mogle djelovati na bakterije Neisseria gonorrhoeae i Staphylococcus aureus, poznate po visokoj otpornosti na terapije.
U jednom pristupu znanstvenici su krenuli od postojeće molekule koju je umjetna inteligencija postupno nadograđivala, dodajući atome i nove kemijske veze. Svaka faza procjenjivana je dodatnim modelima. „Izgleda li ovo kao antibiotik? Približavamo li se potencijalnom antibiotiku?” U drugom pristupu algoritam je potpuno samostalno generirao nove molekule.
Rezultat je bio više od 36 milijuna potencijalnih spojeva. Odabrana su 24 za laboratorijsku sintezu, a sedam je pokazalo antibakterijsko djelovanje. Dva spoja posebno su se istaknula učinkovitošću protiv bakterija koje su otporne na postojeće antibiotike. Ključno je to što ti spojevi djeluju drukčijim mehanizmom od današnjih antibiotika, što otvara mogućnost razvoja potpuno nove klase lijekova. Najperspektivniji kandidati trenutačno prolaze dodatna testiranja.
Collinsov laboratorij već je ranije uz pomoć umjetne inteligencije otkrio nekoliko snažnih antibiotika koji djeluju protiv bakterija otpornih na terapiju, uključujući uzročnike infekcija poput Clostridium difficile i tuberkuloze. No umjetna inteligencija ne pomaže samo u borbi protiv bakterija. Znanstvenici je koriste i za istraživanje bolesti čiji uzroci još nisu potpuno razjašnjeni. Među njima je i Parkinsonova bolest, prvi put opisana još 1817., za koju ni nakon dva stoljeća ne postoji terapija koja može zaustaviti njezino napredovanje.
Više od 10 milijuna ljudi u svijetu živi s Parkinsonovom bolešću, a broj oboljelih raste, osobito u zemljama s starijom populacijom. U Ujedinjenom Kraljevstvu procjenjuje se da će jedna od 37 osoba tijekom života dobiti tu dijagnozu, dok u Sjedinjenim Državama s bolešću trenutno živi gotovo milijun ljudi.
Istraživanja su godinama obilježena neuspjesima, dijelom zato što pravi uzrok bolesti još nije razjašnjen. „Postoje beskonačne rasprave o podrijetlu poremećaja,” kaže Michele Vendruscolo, profesor biofizike i ko-direktor Centre for Misfolding Diseases, za BBC. „Na konferencijama o Parkinsonu čut ćete desetke različitih hipoteza koje se sve aktivno istražuju.”
Vendruscolo vjeruje da bi umjetna inteligencija u budućnosti mogla pomoći u zaustavljanju bolesti još prije pojave simptoma. Njegov je tim 2024. primijenio metode strojnog učenja kako bi pronašao spojeve koji djeluju na nakupine pogrešno savijenih proteina u mozgu, takozvana Lewyjeva tijela, za koja se smatra da imaju važnu ulogu u ranoj fazi neurodegeneracije.
Danas se simptomi Parkinsonove bolesti najčešće ublažavaju lijekom levodopa, no on ne zaustavlja napredovanje bolesti i može izazvati nuspojave poput nekontroliranih pokreta. Cilj novih istraživanja upravo je pronaći terapiju koja bi zaustavila sam proces bolesti. Kombinacijom postojećih spojeva i novih molekula koje generira umjetna inteligencija istraživači su identificirali pet obećavajućih kandidata za lijek, koji se sada dodatno testiraju.
Umjetna inteligencija također pomaže u pronalaženju novih namjena za već postojeće lijekove. To potvrđuje i iskustvo Davida Fajgenbauma, koji je bolovao od rijetkog oblika Castlemanove bolesti. Nakon vlastitog istraživanja otkrio je da bi lijek sirolimus mogao potaknuti remisiju bolesti, što se u njegovu slučaju održava već više od deset godina.
Potaknut tim iskustvom, 2022. osnovao je neprofitnu organizaciju Every Cure, koja koristi algoritme strojnog učenja kako bi analizirala tisuće postojećih lijekova i bolesti te pronašla nove moguće terapijske kombinacije. Slična istraživanja provode se i na Harvard Medical Schoolu, gdje je umjetna inteligencija identificirala gotovo 8.000 odobrenih lijekova koji bi se potencijalno mogli primijeniti za oko 17.000 različitih bolesti. Takav pristup posebno je važan za rijetke bolesti koje farmaceutske tvrtke često zanemaruju.
Prema mišljenju znanstvenika Juna Dinga, u idućih pet do deset godina većina novih lijekova mogla bi nastajati uz pomoć umjetne inteligencije, a neki možda i u potpunosti zahvaljujući njoj. Ipak, tehnologija ima i ograničenja. Velik dio podataka o lijekovima i njihovim učincima nalazi se u privatnim bazama farmaceutskih kompanija i nije javno dostupan.
Osim toga, umjetna inteligencija zasad najviše pomaže u ranim fazama razvoja lijekova, u prepoznavanju bioloških ciljeva i pronalaženju molekula koje se za njih vežu, što su tek početni koraci u dugom i složenom procesu razvoja terapija. „AI revolucionaizira otkrivanje lijekova, ali samo u vrlo specifičnim područjima”, zaključuje Vendruscolo.