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

Prevoditelj: Jasmina Sevo Recezent: Sanda L

So how are we going to beat this novel coronavirus?

Dakle, kako ćemo pobijediti ovaj novi koronavirus?

By using our best tools:

Korištenjem naših najboljih alata:

our science and our technology.

znanosti i tehnologije.

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

U mom laboratoriju koristimo alate umjetne inteligencije

and synthetic biology

i sintetičke biologije

to speed up the fight against this pandemic.

kako bismo ubrzali borbu protiv ove pandemije.

Our work was originally designed

Naš rad je prvotno bio namijenjen

to tackle the antibiotic resistance crisis.

rješavanju krize uslijed otpornosti na antibiotike.

Our project seeks to harness the power of machine learning

Cilj našeg projekta je iskoristiti moć strojnog učenja

to replenish our antibiotic arsenal

da se dopuni arsenal antibiotika

and avoid a globally devastating postantibiotic era.

i izbjegne globalno pogubno postantibiotsko doba.

Importantly, the same technology can be used

A što je važno, ta ista tehnologija se može koristiti

to search for antiviral compounds

za traženje antivirusnih spojeva

that could help us fight the current pandemic.

koji bi nam mogli pomoći u borbi protiv aktualne pandemije.

Machine learning is turning the traditional model of drug discovery

Strojno učenje izvrće dosadašnji model otkrivanja lijekova

on its head.

naglavačke.

With this approach,

Ovakvim pristupom,

instead of painstakingly testing thousands of existing molecules

umjesto mukotrpnog laboratorijskog testiranja tisuća postojećih molekula,

one by one in a lab

jedne po jedne

for their effectiveness,

na njihovu učinkovitost,

we can train a computer to explore the exponentially larger space

možemo obučiti računalo da istraži eksponencijalno veći prostor

of essentially all possible molecules that could be synthesized,

praktično svih mogućih molekula koje bi se mogle sintetizirati,

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

i tako, umjesto da tražimo iglu u stogu sijena,

we can use the giant magnet of computing power

možemo iskoristiti moć računala da kao ogroman magnet

to find many needles in multiple haystacks simultaneously.

privuče mnogo igala iz više stogova odjednom.

We've already had some early success.

Već smo ostvarili neki početni uspjeh.

Recently, we used machine learning to discover new antibiotics

Nedavno smo koristili strojno učenje da bismo otkrili nove antibiotike

that can help us fight off the bacterial infections

koji nam mogu pomoći u borbi protiv bakterijskih infekcija

that can occur alongside SARS-CoV-2 infections.

koje se mogu pojaviti uz SARS-CoV-2 infekcije.

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

Prije dva mjeseca, TED-ov Audacious Project nam je odobrio sredstva

to massively scale up our work

kako bismo znatno povećali svoj rad

with the goal of discovering seven new classes of antibiotics

s ciljem pronalaska sedam novih klasa antibiotika

against seven of the world's deadly bacterial pathogens

protiv sedam najsmrtonosnijih bakterijskih patogena na svijetu

over the next seven years.

u idućih sedam godina.

For context:

Radi pojašnjenja:

the number of new class of antibiotics

broj novih klasa antibiotika

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

otkrivenih u posljednja tri desetljeća je nula.

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

Dok je potraga za novim antibioticima srednjoročni zadatak za našu budućnost,

the novel coronavirus poses an immediate deadly threat,

novi koronavirus predstavlja neposrednu smrtnu prijetnju,

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

i drago mi je reći da mislimo da možemo koristiti istu tehnologiju

to search for therapeutics to fight this virus.

u potrazi za terapijama za obranu od ovog virusa.

So how are we going to do it?

Pa, kako ćemo to učiniti?

Well, we're creating a compound training library

Dakle, mi pravimo jednu objedinjenu knjižnicu uzoraka

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

i sa suradnicima primjenjujemo ove molekule na stanice inficirane SARS-CoV-2

to see which of them exhibit effective activity.

da vidimo koje su od njih učinkovite.

These data will be use to train a machine learning model

Ovi podaci će se koristiti za osposobljavanje modela strojnog učenja

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

koji će se unijeti u 'in silico' knjižnicu od preko milijardu molekula,

to search for potential novel antiviral compounds.

u potrazi za potencijalnim novim antivirusnim spojevima.

We will synthesize and test the top predictions

Sintetizirat ćemo i testirati najbolja predviđanja

and advance the most promising candidates into the clinic.

i na najperspektivnijim kandidatima sprovesti klinička testiranja.

Sound too good to be true?

Zvuči isuviše dobro da bi bilo istinito?

Well, it shouldn't.

Pa, ne bi trebalo.

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

Projekt Antibiotici pomoću UI zasniva se na dokazu koncepta istraživanja

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

koji je doveo do otkrića novog antibiotika širokog spektra

called halicin.

po imenu Halocin.

Halicin has potent antibacterial activity

Halocin ima vrlo jako antibakterijsko djelovanje

against almost all antibiotic-resistant bacterial pathogens,

na skoro sve bakterijske patogene otporne na antibiotike,

including untreatable panresistant infections.

uključujući neizlječive panrezistentne infekcije.

Importantly, in contrast to current antibiotics,

Što je bitno, za razliku od sadašnjih antibiotika,

the frequency at which bacteria develop resistance against halicin

učestalost kojom bakterije razvijaju otpornost na Halocin

is remarkably low.

je iznimno niska.

We tested the ability of bacteria to evolve resistance against halicin

Testirali smo sposobnost bakterija da razviju otpornost na Halocin,

as well as Cipro in the lab.

kao i na Cipro, u laboratoriju.

In the case of Cipro,

Kad je u pitanju Cipro,

after just one day, we saw resistance.

uočili smo otpornost poslije samo jednog dana.

In the case of halicin,

U slučaju Halocina,

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

nakon jednog dana nismo vidjeli nikakvu rezistentnost.

Amazingly, after even 30 days,

Začudo, nakon čak 30 dana,

we didn't see any resistance against halicin.

i dalje nismo uočili nikakvu otpornost na Halocin.

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

U ovom pilot projektu smo najprije okvirno testirali 2 500 spojeva na Е. coli.

This training set included known antibiotics,

U probni postupak su bili uključeni poznati antibiotici,

such as Cipro and penicillin,

kao što su Cipro i penicilin,

as well as many drugs that are not antibiotics.

kao i mnogi drugi lijekovi koji nisu antibiotici.

These data we used to train a model

Ove podatke smo koristili da bismo osposobili model

to learn molecular features associated with antibacterial activity.

da nauči molekularne osobine vezane za antibakterijsku aktivnost.

We then applied this model to a drug-repurposing library

Onda smo taj model unijeli u knjižnicu lijekova za prenamjenu

consisting of several thousand molecules

koja se sastoji od nekoliko tisuća molekula

and asked the model to identify molecules

i zadali modelu da identificira molekule

that are predicted to have antibacterial properties

za koje se predviđa da imaju antibakterijska svojstva,

but don't look like existing antibiotics.

ali ne liče na postojeće antibiotike.

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

Interesantno, samo jedna molekula u toj knjižnici odgovara ovim kriterijima

and that molecule turned out to be halicin.

i ispostavilo se da je ta molekula Halocin.

Given that halicin does not look like any existing antibiotic,

Obzirom da Halocin ne liči ni na jedan drugi postojeći antibiotik,

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

bilo bi nemoguće da čovjek, pri tome misleći i na stručnjaka za antibiotike,

to identify halicin in this manner.

identificira Halocin na ovaj način.

Imagine now what we could do with this technology

Sada zamislite što bismo mogli činiti ovom tehnologijom

against SARS-CoV-2.

u borbi protiv SARS-CoV-2.

And that's not all.

I to nije sve.

We're also using the tools of synthetic biology,

Također koristimo alate za sintetičku biologiju,

tinkering with DNA and other cellular machinery,

eksperimentirajući s DNK i drugom staničnom mašinerijom,

to serve human purposes like combating COVID-19,

sve s ciljem pomoći ljudima kao što je borba protiv COVID-19

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

i, kao napomena, radimo na razvoju zaštitne maske

that can also serve as a rapid diagnostic test.

koja također može služiti kao brzo dijagnostičko sredstvo.

So how does that work?

А kako ona funkcionira?

Well, we recently showed

Pa, nedavno smo pokazali

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

da se stanična mašinerija može izvući iz žive stanice

and freeze-dry it along with RNA sensors onto paper

i izvršiti liofilizacija zajedno s RNK senzorima na papir

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

da bi se dobila jeftina dijagnostika za ebolu i zika virus.

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

Senzori se aktiviraju kada ih rehidrira uzorak pacijenta

that could consist of blood or saliva, for example.

koji se može sastojati, na primjer, od krvi ili pljuvačke.

It turns out, this technology is not limited to paper

Ispostavilo se da ova tehnologija nije ograničena samo na papir,

and can be applied to other materials, including cloth.

nego se može primijeniti i na druge materijale, uključujući platno.

For the COVID-19 pandemic,

Za pandemiju COVID-19

we're designing RNA sensors to detect the virus

dizajniramo RNK senzore da otkriju virus

and freeze-drying these along with the needed cellular machinery

i liofiliziramo ih zajedno s potrebnom staničnom mašinerijom

into the fabric of a face mask,

u platno maske za lice,

where the simple act of breathing,

gdje jednostavni čin disanja,

along with the water vapor that comes with it,

uz vodenu paru koja se pri njemu podrazumijeva,

can activate the test.

može aktivirati test.

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

Tako, ako je pacijent inficiran SARS-CoV-2,

the mask will produce a fluorescent signal

maska će proizvesti fluorescentni signal

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

koji se može detektirati običnim jeftinim ručnim uređajem.

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

Za dva ili tri sata pacijentu bi se tako mogla postaviti dijagnoza

safely, remotely and accurately.

na siguran i točan način, bez kontakta.

We're also using synthetic biology

Тakođer koristimo sintetičku biologiju

to design a candidate vaccine for COVID-19.

da osmislimo cjepivo protiv COVID-19.

We are repurposing the BCG vaccine,

Vršimo prenamjenu BCG cjepiva

which had been used against TB for almost a century.

koje se koristi protiv TBC skoro čitavo stoljeće.

It's a live attenuated vaccine,

То је živo oslabljeno cjepivo

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

i dizajniramo ga tako da sadrži SARS-CoV-2 antigene,

which should trigger the production of protective antibodies

koji bi trebali potaknuti imunosni sustav

by the immune system.

da proizvodi zaštitna antitijela.

Importantly, BCG is massively scalable

A što je važno, BCG je izrazito skalabilan

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

i ima sigurnosni profil koji je među najboljim od svih registriranih cjepiva.

With the tools of synthetic biology and artificial intelligence,

Pomoću alata sintetičke biologije i umjetne inteligencije,

we can win the fight against this novel coronavirus.

možemo pobijediti u borbi protiv ovog novog koronavirusa.

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

Ovaj rad je u svojoj veoma ranoj fazi, ali očekivanje je realno.

Science and technology can give us an important advantage

Znanost i tehnologija nam mogu dati jednu važnu prednost

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

u borbi između ljudske pameti i gena rezistentnih bakterija,

a battle we can win.

borbi u kojoj možemo pobijediti.

Thank you.

Hvala.