Профессор Джеймс Коллинз рассказывает о том, как сотрудничество стало центральным элементом его исследований по объединению вычислительных методов прогнозирования с новыми экспериментальными платформами. 
Джеймс Коллинз — профессор медицинской инженерии и науки имени Термеера, профессор биологической инженерии и основной преподаватель Института медицинской инженерии и науки (IMES).
Фото: М. Скотт Брауэр
В поисках решений сложных глобальных проблем, включая болезни, энергетические потребности и изменение климата, научные исследователи, в том числе из Массачусетского технологического института, обратились к искусственному интеллекту, а также к количественному анализу и моделированию для разработки и создания генетически модифицированных клеток с новыми свойствами. Эти клетки можно запрограммировать на превращение в новые терапевтические средства — для борьбы с болезнями и, возможно, их искоренения.
Джеймс Дж. Коллинз — один из основателей области синтетической биологии, а также ведущий исследователь в области системной биологии — междисциплинарного подхода, использующего математический анализ и моделирование сложных систем для лучшего понимания биологических систем. Его исследования привели к разработке новых классов диагностических и терапевтических средств, в том числе для обнаружения и лечения таких патогенов, как Эбола, Зика, SARS-CoV-2 и антибиотикоустойчивых бактерий. Коллинз, профессор медицинской инженерии и науки имени Термеера и профессор биологической инженерии в Массачусетском технологическом институте (MIT), является основным преподавателем Института медицинской инженерии и науки (IMES), директором Клиники машинного обучения в здравоохранении им. Абдула Латифа Джамиля при MIT, а также членом Института Броуда при MIT и Гарварде и одним из основателей Института биоинженерных разработок имени Висса при Гарварде.
В этом интервью Коллинз рассказывает о своей последней работе и целях данного исследования.
В: Вас знают как специалиста, сотрудничающего с коллегами в Массачусетском технологическом институте и других учреждениях. Как это сотрудничество и связи помогли вам в ваших исследованиях?
А: Сотрудничество всегда играло центральную роль в работе моей лаборатории. В клинике машинного обучения в здравоохранении имени Джамиля при Массачусетском технологическом институте я наладил сотрудничество с Региной Барзилай [профессором электроники Delta Electronics на кафедре электротехники и компьютерных наук Массачусетского технологического института и ассоциированным членом профессорско-преподавательского состава IMES] и Томми Яакколой [профессором электротехники и компьютерных наук имени Томаса Зибеля и сотрудником Института данных, систем и общества] для использования глубокого обучения с целью открытия новых антибиотиков. Эта работа объединила наш опыт в области искусственного интеллекта, сетевой биологии и системной микробиологии, что привело к открытию галицина — мощного нового антибиотика, эффективного против широкого спектра устойчивых к множеству лекарств бактериальных патогенов. Наши результаты были опубликованы в журнале Cell в 2020 году и продемонстрировали силу объединения взаимодополняющих навыков для решения глобальной проблемы здравоохранения.
В Институте Висса я тесно сотрудничал с Дональдом Ингбером [профессором сосудистой биологии имени Джуды Фолькмана в Гарвардской медицинской школе и программе сосудистой биологии в Бостонской детской больнице, а также профессором биоинженерных разработок имени Хансйорга Висса в Гарварде], используя его технологию «органы на чипе» для проверки эффективности антибиотиков, открытых и сгенерированных с помощью ИИ. Эти платформы позволяют нам изучать поведение лекарств в условиях, имитирующих ткани человека, дополняя традиционные эксперименты на животных и обеспечивая более тонкое понимание их терапевтического потенциала.
Объединяющей нитью во многих наших совместных проектах является способность сочетать вычислительные прогнозы с передовыми экспериментальными платформами, ускоряя путь от идей к проверенным новым методам лечения.
В: Ваши исследования привели к многочисленным достижениям в разработке новых антибиотиков с использованием генеративного искусственного интеллекта и глубокого обучения. Могли бы вы рассказать о некоторых достижениях, в разработке лекарств, способных бороться с патогенами, устойчивыми к множеству лекарств, и о том, какие прорывы в этой области вы видите в будущем?
А: В 2025 году наша лаборатория опубликовала в журнале Cell исследование, демонстрирующее, как генеративный ИИ может быть использован для разработки совершенно новых антибиотиков с нуля. Мы использовали генетические алгоритмы и вариационные автокодировщики для генерации миллионов молекул-кандидатов, исследуя как фрагментные конструкции, так и совершенно неограниченное химическое пространство. После компьютерной фильтрации, ретросинтетического моделирования и обзора медицинской химии мы синтезировали 24 соединения и протестировали их экспериментально. Семь из них показали избирательную антибактериальную активность. Одно из ведущих соединений, NG1, обладало очень узким спектром действия, уничтожая мультирезистентные штаммы Neisseria gonorrhoeae, включая штаммы, устойчивые к препаратам первой линии, при этом не затрагивая комменсальные виды. Другое соединение, DN1, было нацелено на метициллин-резистентный золотистый стафилококк (MRSA) и устраняло инфекции у мышей за счет широкого разрушения мембраны. Оба соединения были нетоксичны и показали низкий уровень резистентности.
В перспективе мы используем глубокое обучение для разработки антибиотиков с лекарственными свойствами, что делает их более перспективными кандидатами для клинической разработки. Интегрируя ИИ с высокопроизводительными биологическими исследованиями, мы стремимся ускорить открытие и разработку новых, безопасных и эффективных антибиотиков, готовых к реальному терапевтическому применению. Такой подход может изменить наше отношение к лекарственно-устойчивым бактериальным патогенам, перейдя от реактивной к проактивной стратегии в разработке антибиотиков.
В: Вы являетесь соучредителем Phare Bio, некоммерческой организации, которая использует искусственный интеллект для открытия новых антибиотиков, и лаборатория Коллинза помогла запустить проект «Антибиотики-ИИ» в сотрудничестве с Phare Bio. Можете ли вы рассказать подробнее о том, чего вы надеетесь достичь благодаря этому сотрудничеству и как оно связано с вашими исследовательскими целями?
А: Мы основали Phare Bio как некоммерческую организацию, чтобы взять наиболее перспективные кандидаты в антибиотики, разрабатываемые в рамках проекта Antibiotics-AI в Массачусетском технологическом институте, и продвинуть их к клиническим испытаниям. Идея заключается в том, чтобы преодолеть разрыв между открытием и разработкой путем сотрудничества с биотехнологическими компаниями, фармацевтическими партнерами, компаниями, занимающимися искусственным интеллектом, благотворительными организациями, другими некоммерческими организациями и даже государствами. Ахила Косараджу блестяще руководит Phare Bio, координируя эти усилия и эффективно продвигая кандидатов.
Недавно мы получили грант от ARPA-H на использование генеративного ИИ для разработки 15 новых антибиотиков и их доклинической разработки. Этот проект напрямую опирается на исследования нашей лаборатории, сочетая компьютерное проектирование с экспериментальными испытаниями для создания новых антибиотиков, готовых к дальнейшей разработке. Интегрируя генеративный ИИ, биологию и трансляционные партнерства, мы надеемся создать систему, которая сможет быстрее реагировать на глобальную угрозу антибиотикорезистентности, в конечном итоге предоставляя новые методы лечения пациентам, которые в них больше всего нуждаются.
Источник: news.mit.edu
