Sztuczna inteligencja wspomaga polskich naukowców w pracy nad nowymi antybiotykami

– Ponieważ dysponujemy wystarczająco dużą liczbą takich sekwencji, możemy nauczyć nasz model odróżniać losowe napisy od sekwencji kodujących peptydy. Mamy także dane dotyczące aktywności znanych peptydów. I tego także model może się nauczyć – wyjaśnia Paulina Szymczak, doktorantka Międzydziedzinowej Szkoły Doktorskiej i pierwsza autorka artykułu, cytowana na stronie internetowej UW.

Zespół z Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego kierowany przez prof. Wojciecha Kamysza zsyntetyzował zaproponowane przez komputer peptydy i przetestował je na bakteriach oraz czerwonych krwinkach, aby sprawdzić bezpieczeństwo. Wynik jest obiecujący.

– Odkryliśmy piętnaście zupełnie nowych, aktywnych peptydów. Między nimi znajduje się peptyd o nazwie Varsavian, który wykazuje bardzo obiecujące działanie przeciwko niebezpiecznym bakteriom, takim jak metycylinooporny gronkowiec złocisty – informuje cytowana przez UW prof. Ewa Szczurek.

Co więcej, opracowana przez jej zespół SI potrafi poprawiać peptydy już wcześniej znane. W ten sposób z pewnego zupełnie niedziałającego na bakterie peptydu powstał taki, który na bakterie silnie oddziałuje, a jednocześnie powinien być bezpieczny dla organizmu człowieka.

Naukowcy zwracają uwagę, że opracowali pierwszy model, który potrafi w taki sposób modyfikować znane peptydy. Odkryte cząsteczki zostały już zgłoszone do Urzędu Patentowego i mają szansę trafić do badań klinicznych poszukujących nowych leków.

Źródło: PAP Nauka w Polsce/ autor: Marek Matacz