How we're using AI to discover new antibiotics | Jim Collins

Translator: Nanna Olesen Reviewer: Anders Finn Jørgensen

So how are we going to beat this novel coronavirus?

Så hvordan skal vi overkomme denne nye coronavirus?

By using our best tools:

Ved at bruge vores bedste redskaber:

our science and our technology.

vores videnskab og vores teknologi.

In my lab, we're using the tools of artificial intelligence

I mit laboratorie anvender vi kunstig intelligens

and synthetic biology

og syntesebiologi

to speed up the fight against this pandemic.

til at fremskynde kampen mod denne pandemi.

Our work was originally designed

Vores arbejde var oprindeligt designet

to tackle the antibiotic resistance crisis.

til at håndtere den stigende antibiotikaresistens.

Our project seeks to harness the power of machine learning

Vores projekt forsøger at udnytte mulighederne ved machine learning

to replenish our antibiotic arsenal

for at genopbygge vores antibiotika arsenal

and avoid a globally devastating postantibiotic era.

og undgå en globalt ødelæggende post-antibiotisk tidsalder.

Importantly, the same technology can be used

Vigtigere er det, at den samme teknologi kan bruges

to search for antiviral compounds

til at søge efter antivirale forbindelser

that could help us fight the current pandemic.

der kan hjælpe os med at bekæmpe den nuværende pandemi.

Machine learning is turning the traditional model of drug discovery

Machine learning vender op og ned på den traditionelle lægemiddelforskning

on its head.

With this approach,

Med denne tilgang -

instead of painstakingly testing thousands of existing molecules

i stedet for omhyggeligt at teste tusinder af eksisterende molekyler

one by one in a lab

en efter en i et laboratorie

for their effectiveness,

for deres effektivitet

we can train a computer to explore the exponentially larger space

- kan vi oplære en computer i at udforske ukendte områder

of essentially all possible molecules that could be synthesized,

af alle potentielle molekyler der kunne syntetiseres

and thus, instead of looking for a needle in a haystack,

så i stedet for at lede efter nålen i høstakken,

we can use the giant magnet of computing power

kan vi gøre brug af den gigantiske magnet af computerkraft

to find many needles in multiple haystacks simultaneously.

til at finde mange nåle i adskillige høstakke samtidig.

We've already had some early success.

Vi kan allerede nu fremvise nogle resultater.

Recently, we used machine learning to discover new antibiotics

For nyligt anvendte vi machine learning til at opdage nye antibiotika

that can help us fight off the bacterial infections

der kan hjælpe os med at bekæmpe bakterieinfektioner

that can occur alongside SARS-CoV-2 infections.

der kan forekomme som følge af SARS-CoV-2 infektioner.

Two months ago, TED's Audacious Project approved funding for us

For to måneder siden, godkendte TED's Audacious Project vores finansiering

to massively scale up our work

til at opskalere vores arbejde massivt

with the goal of discovering seven new classes of antibiotics

med målet om at opdage syv nye antibiotikaklasser

against seven of the world's deadly bacterial pathogens

imod syv af verdens dødelige bakterielle patogener

over the next seven years.

over de næste syv år.

For context:

Til sammenligning:

the number of new class of antibiotics

antallet af nye antibiotikaklasser

that have been discovered over the last three decades is zero.

opdaget igennem de sidste tre årtier er nul.

While the quest for new antibiotics is for our medium-term future,

Mens søgen efter ny antibiotika hører til vores fremtid på mellemlang sigt,

the novel coronavirus poses an immediate deadly threat,

så udgør den nye coronavirus en umiddelbar dødelig trussel

and I'm excited to share that we think we can use the same technology

og det glæder mig at dele, at vi tror på at samme teknologi kan anvendes

to search for therapeutics to fight this virus.

til at søge efter behandling til at bekæmpe denne virus.

So how are we going to do it?

Så hvordan vil vi gøre det?

Well, we're creating a compound training library

Vi opretter et sammensat træningsbibliotek

and with collaborators applying these molecules to SARS-CoV-2-infected cells

hvor samarbejdspartnere påfører disse molekyler på SARS-CoV-2-inficerede celler

to see which of them exhibit effective activity.

for at se hvilke af dem, der udviser effektiv aktivitet.

These data will be use to train a machine learning model

Denne data vil blive brugt til at oplære en machine learning model

that will be applied to an in silico library of over a billion molecules

der kan anvendes på en in silico bibliotek med over en milliard molekyler

to search for potential novel antiviral compounds.

for at søge efter potentielle nye antivirale forbindelser.

We will synthesize and test the top predictions

Vi vil syntetisere og teste prioriterede forudsigelser

and advance the most promising candidates into the clinic.

og viderudvikle de mest lovende kandidater i laboratoriet.

Sound too good to be true?

Lyder det for godt til at være sandt?

Well, it shouldn't.

Det burde det ikke.

The Antibiotics AI Project is founded on our proof of concept research

The Antibiotics AI Project er grundlagt på vores proof of concept forskning

that led to the discovery of a novel broad-spectrum antibiotic

der førte til opdagelsen af et nyt bredspektret antibiotikum

called halicin.

med navnet Halocin.

Halicin has potent antibacterial activity

Halocin indeholder kraftig antibakteriel aktivitet

against almost all antibiotic-resistant bacterial pathogens,

mod næsten alle antibiotikaresistente bakterielle patogener

including untreatable panresistant infections.

heriblandt uhelbredelige pan-resistente infektioner.

Importantly, in contrast to current antibiotics,

Hvad vigtigere er, modsat

nuværende antibiotika

the frequency at which bacteria develop resistance against halicin

er hyppigheden af bakterier, der udvikler resistens mod Halocin,

is remarkably low.

bemærkelsesværdig lav.

We tested the ability of bacteria to evolve resistance against halicin

Vi testede bakteriernes evne til at udvikle resistens mod Halocin

as well as Cipro in the lab.

såvel som Cipro i laboratoriet.

In the case of Cipro,

For Cipro

after just one day, we saw resistance.

kunne vi spore resistens efter bare én dag.

In the case of halicin,

For Halocin

after one day, we didn't see any resistance.

så vi ingen resistens efter en enkelt dag.

Amazingly, after even 30 days,

Utroligt nok, efter 30 dage

we didn't see any resistance against halicin.

kunne vi stadig ikke spore resistens mod Halocin.

In this pilot project, we first tested roughly 2,500 compounds against E. coli.

I dette pilotforsøg testede vi først omkring 2.500 forbindelser mod E. coli.

This training set included known antibiotics,

Dette træningsforsøg omfattede kendte antibiotika

such as Cipro and penicillin,

såsom Cipro og penicillin,

as well as many drugs that are not antibiotics.

samt flere lægemidler, der ikke er antibiotika.

These data we used to train a model

Vi brugte denne data til at oplære en model

to learn molecular features associated with antibacterial activity.

i at forstå molekylære træk forbundet med antibakteriel aktivitet.

We then applied this model to a drug-repurposing library

Vi anvendte derefter modellen

i et bibliotek

consisting of several thousand molecules

for genanvendelseslægemidler bestående af flere tusinder molekyler

and asked the model to identify molecules

til at identificere molekyler,

that are predicted to have antibacterial properties

der forventes at have antibakterielle egenskaber

but don't look like existing antibiotics.

men som ikke ligner eksisterende antibiotika.

Interestingly, only one molecule in that library fit these criteria,

Interessant nok, var der blot en enkelt molekyle der svarede til disse kriterier

and that molecule turned out to be halicin.

og den molekyle var Halocin.

Given that halicin does not look like any existing antibiotic,

Da Halocin ikke ligner eksisterende antibiotika,

it would have been impossible for a human, including an antibiotic expert,

ville det være umuligt for et menneske, herunder en antibiotikaekspert,

to identify halicin in this manner.

at identificere Halocin på denne måde.

Imagine now what we could do with this technology

Forestil dig nu hvad vi kunne gøre med denne teknologi

against SARS-CoV-2.

mod SARS-CoV-2.

And that's not all.

Og det er ikke det hele.

We're also using the tools of synthetic biology,

Vi anvender også redskaber som syntesebiologi

tinkering with DNA and other cellular machinery,

blandet med DNA og andet cellulært maskineri,

to serve human purposes like combating COVID-19,

til at tjene menneskelige formål som at bekæmpe COVID-19,

and of note, we are working to develop a protective mask

og som sidebemærkning, arbejder vi på at udvikle en beskyttelsesmaske

that can also serve as a rapid diagnostic test.

der også kan fungere som en hurtig diagnostisk test.

So how does that work?

Så hvordan fungerer det?

Well, we recently showed

Vi har for nyligt vist,

that you can take the cellular machinery out of a living cell

at du kan udtage det cellulære maskineri fra en levende celle

and freeze-dry it along with RNA sensors onto paper

og frysetørre det sammen med RNA-sensorer på papir

in order to create low-cost diagnostics for Ebola and Zika.

for at producere et billigt diagnostisk redskab for Ebola og Zika.

The sensors are activated when they're rehydrated by a patient sample

Sensorerne aktiveres når de rehydreres af en patientprøve

that could consist of blood or saliva, for example.

der kan bestå af blod eller spyt.

It turns out, this technology is not limited to paper

Det viser sig, at denne teknologi ikke begrænser sig til papir

and can be applied to other materials, including cloth.

og kan anvendes på andre materialer, såsom et stykke stof.

For the COVID-19 pandemic,

For COVID-19 pandemien

we're designing RNA sensors to detect the virus

designer vi RNA-sensorer til at opfange virussen

and freeze-drying these along with the needed cellular machinery

og frysetørre disse sammen med det nødvendige cellulære maskineri

into the fabric of a face mask,

i stoffet på en ansigtsmaske

where the simple act of breathing,

hvor det at trække vejret,

along with the water vapor that comes with it,

sammen med det vanddamp, der følger med

can activate the test.

kan aktivere testen.

Thus, if a patient is infected with SARS-CoV-2,

Så hvis en patient er inficeret med SARS-CoV-2,

the mask will produce a fluorescent signal

vil masken producere et fluorescerende signal

that could be detected by a simple, inexpensive handheld device.

der kan opfanges via en simpel, billig håndholdt enhed.

In one or two hours, a patient could thus be diagnosed

På en eller to timer, vil en patient kunne blive diagnosticeret

safely, remotely and accurately.

sikkert, på afstand og præcist.

We're also using synthetic biology

Vi bruger også syntesebiologi

to design a candidate vaccine for COVID-19.

til at designe en mulig vaccine for COVID-19.

We are repurposing the BCG vaccine,

Vi genanvender BCG vaccinen

which had been used against TB for almost a century.

som er blevet brugt mod TB i næsten et århundrede.

It's a live attenuated vaccine,

Det er en levende svækket vaccine,

and we're engineering it to express SARS-CoV-2 antigens,

som vi konstruerer til at udtrykke SARS-CoV-2 antigener,

which should trigger the production of protective antibodies

hvilket vil udløse produktionen af beskyttende antistoffer

by the immune system.

af immunsystemet.

Importantly, BCG is massively scalable

Oveni det er BCG betydelig skalerbar,

and has a safety profile that's among the best of any reported vaccine.

og har en sikkerhedsprofil, der er blandt de bedste af rapporterede vacciner.

With the tools of synthetic biology and artificial intelligence,

Med redskaber som syntesebiologi og kunstig intelligens

we can win the fight against this novel coronavirus.

kan vi vinde kampen mod denne nye coronavirus.

This work is in its very early stages, but the promise is real.

Arbejdet er i de meget tidlige faser, men løftet er reelt.

Science and technology can give us an important advantage

Videnskab og teknologi kan give os en afgørende fordel

in the battle of human wits versus the genes of superbugs,

i opgøret mellem menneskelig forstand og superbugs' gener,

a battle we can win.

en kamp vi kan vinde.

Thank you.

Tak.