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

Переводчик: Vitaly Kononov Редактор: Maxim Averin

So how are we going to beat this novel coronavirus?

Как же мы собираемся побороть этот невиданный коронавирус?

By using our best tools:

Используя наши лучшие методы:

our science and our technology.

науку и технологии.

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

В моей лаборатории мы пользуемся методами искусственного интеллекта

and synthetic biology

и синтетической биологии,

to speed up the fight against this pandemic.

чтобы ускорить войну против этой пандемии.

Our work was originally designed

Наша работа была изначально задумана

to tackle the antibiotic resistance crisis.

для борьбы с кризисом сопротивляемости антибиотикам.

Our project seeks to harness the power of machine learning

Наш проект стремится приспособить мощь машинного обучения,

to replenish our antibiotic arsenal

чтобы пополнить наш арсенал антибиотиков

and avoid a globally devastating postantibiotic era.

и избежать глобально-разрушительной эпохи постантибиотиков.

Importantly, the same technology can be used

Важно, что такая же технология может быть использована

to search for antiviral compounds

в поисках антивирусных соединений,

that could help us fight the current pandemic.

которые могли бы помочь нам побороть нынешнюю пандемию.

Машинное обучение переворачивает традиционную модель разработки лекарств

Machine learning is turning the traditional model of drug discovery

on its head.

с ног на голову.

With this approach,

С подобным подходом

instead of painstakingly testing thousands of existing molecules

вместо кропотливого тестирования тысячи существующих молекул,

one by one in a lab

одну за одной в лаборатории

for their effectiveness,

на их эффективность,

we can train a computer to explore the exponentially larger space

мы можем научить компьютер изучать экспоненциально бо́льшее число

of essentially all possible molecules that could be synthesized,

всех возможных молекул, которые могли бы быть синтезированы.

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

Тем самым, чтобы не искать иголку в стоге сена,

we can use the giant magnet of computing power

мы можем воспользоваться огромным магнитом вычислительных возможностей,

to find many needles in multiple haystacks simultaneously.

чтобы одновременно искать множество иголок в разных стогах.

We've already had some early success.

Мы уже сейчас видим первые успехи проекта.

Recently, we used machine learning to discover new antibiotics

Недавно мы использовали машинное обучение для поиска новых антибиотиков

that can help us fight off the bacterial infections

и борьбы с бактериальными инфекциями,

that can occur alongside SARS-CoV-2 infections.

которые могут появиться в одно время с инфекцией SARS-CoV-2.

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

Два месяца назад проект TED «Новаторство» утвердил наше финансирование,

to massively scale up our work

чтобы существенно расширить сферу нашей работы

with the goal of discovering seven new classes of antibiotics

с целью разработки семи новых классов антибиотиков

against seven of the world's deadly bacterial pathogens

против семи наиболее смертельных бактериальных патогенов

over the next seven years.

в течение следующих семи лет.

For context:

Для понимания:

the number of new class of antibiotics

количество новых классов антибиотиков,

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

найденных в течение последних трёх десятилетий — нулевое.

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

И хотя поиски нового антибиотика — это задача на средне-срочную перспективу,

the novel coronavirus poses an immediate deadly threat,

обнаруженный коронавирус несёт в себе безотлагательную, смертельную опасность,

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

и я рад сообщить, что мы думаем, что нашу технологию можно применить

to search for therapeutics to fight this virus.

для нахождения терапии для борьбы с этим вирусом.

So how are we going to do it?

Как же мы собираемся это сделать?

Well, we're creating a compound training library

Мы создаём лабораторию для тестирования различных соединений,

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

применяя молекулы к клеткам, заражённым SARS-CoV-2,

to see which of them exhibit effective activity.

чтобы увидеть какие из них показывают положительную активность.

These data will be use to train a machine learning model

Эти данные обогащают модель машинного обучения,

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

которая будет использована в компьютерной симуляции более чем миллиарда молекул

to search for potential novel antiviral compounds.

для поиска новых антивирусных соединений.

We will synthesize and test the top predictions

Мы синтезируем и затем тестируем наилучшие соединения,

and advance the most promising candidates into the clinic.

а наиболее перспективные из них передаём на клиническое изучение.

Sound too good to be true?

Слишком хорошо, чтобы быть правдой?

Well, it shouldn't.

Это не так.

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

Проект «Антибиотики ИИ» основан на нашем концептуальном исследовании,

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

которое привело к открытию нового антибиотика широкого применения

called halicin.

под названием галоцин.

Halicin has potent antibacterial activity

Галоцин демонстрирует сильную антибактериальную активность

against almost all antibiotic-resistant bacterial pathogens,

против практически всех бактериальных патогенов, стойких к антибиотикам,

including untreatable panresistant infections.

включая неизлечимые панрезистентные инфекции.

Importantly, in contrast to current antibiotics,

Важно, что по сравнению с нынешними антибиотиками,

the frequency at which bacteria develop resistance against halicin

частота, с которой у бактерий развивается устойчивость к галоцину — ничтожно мала.

is remarkably low.

We tested the ability of bacteria to evolve resistance against halicin

Мы протестировали способность бактерий развивать стойкость к галоцину,

а также к ципрофлоксацину в лабораторных условиях.

as well as Cipro in the lab.

In the case of Cipro,

В случае ципрофлоксацина

after just one day, we saw resistance.

уже спустя сутки мы наблюдали устойчивость.

In the case of halicin,

В случае с галоцином

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

спустя сутки мы не увидели никакой устойчивости.

Amazingly, after even 30 days,

Удивительно, что даже после 30 дней

we didn't see any resistance against halicin.

мы не увидели никакой устойчивости к галоцину.

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

В этом пилотном проекте мы сперва протестировали

около 2 500 соединений против кишечной палочки.

Этот пробный набор включал в себя известные антибиотики,

This training set included known antibiotics,

such as Cipro and penicillin,

такие как ципрофлоксацин и пенициллин,

as well as many drugs that are not antibiotics.

а также многие другие препараты, не являющиеся антибиотиками.

These data we used to train a model

По этим данным мы учили модель [машинного обучения]

to learn molecular features associated with antibacterial activity.

запоминать молекулярные особенности, связанные с антибактериальной активностью.

Затем мы применили эту модель к базе данных перепрофилирования лекарств,

We then applied this model to a drug-repurposing library

consisting of several thousand molecules

состоящей из нескольких тысяч молекул,

and asked the model to identify molecules

и попросили модель идентифицировать те молекулы,

that are predicted to have antibacterial properties

которые, по прогнозам, обладали антибактериальными свойствами,

but don't look like existing antibiotics.

но не были похожи на существующие антибиотики.

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

Интересно, что только одна молекула в базе данных подошла по критериям,

and that molecule turned out to be halicin.

и эта молекула оказалась галоцином.

Given that halicin does not look like any existing antibiotic,

Учитывая, что галоцин не похож ни на один из существующих антибиотиков,

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

ни один человек, даже эксперт по антибиотикам,

to identify halicin in this manner.

не смог бы идентифицировать галоцин таким же образом.

Imagine now what we could do with this technology

Теперь представьте, что мы могли бы достичь с этой технологией

against SARS-CoV-2.

в борьбе против SARS-CoV-2.

And that's not all.

И это ещё не всё.

We're also using the tools of synthetic biology,

Мы также используем инструменты синтетической биологии,

tinkering with DNA and other cellular machinery,

работающие с ДНК и другими клеточными механизмами,

to serve human purposes like combating COVID-19,

для помощи человечеству, например, в борьбе с COVID-19,

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

и, примечательно, мы работаем над созданием защитной маски,

that can also serve as a rapid diagnostic test.

которая также сможет служить в качестве экспресс-диагностического теста.

So how does that work?

И как же это работает?

Well, we recently showed

Мы недавно показали,

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

что вы можете изъять клеточный автомат из живой клетки

and freeze-dry it along with RNA sensors onto paper

и сублимационно высушить его вместе с РНК-сенсорами на бумаге,

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

чтобы создать недорогую диагностику вирусов Эбола и Зика.

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

Сенсоры активируются, когда они регидратируются образцом пациента,

that could consist of blood or saliva, for example.

который может состоять, например, из крови или слюны.

It turns out, this technology is not limited to paper

Оказывается, эта технология не ограничивается бумагой

and can be applied to other materials, including cloth.

и может быть применена к другим материалам, включая ткань.

For the COVID-19 pandemic,

Для борьбы с пандемией COVID-19

we're designing RNA sensors to detect the virus

мы разрабатываем РНК-сенсоры, способные распознать вирус,

и сублимационно сушим их вместе с необходимым клеточным автоматом

and freeze-drying these along with the needed cellular machinery

into the fabric of a face mask,

на ткани лицевой маски,

where the simple act of breathing,

где простое дыхание

along with the water vapor that comes with it,

вместе с выделяемым водяным паром

can activate the test.

могут активировать тест.

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

Таким образом, если пациент инфицирован SARS-CoV-2,

маска будет генерировать флуоресцентный сигнал,

the mask will produce a fluorescent signal

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

который можно обнаружить через простое, недорогое, портативное устройство.

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

Через один или два часа пациент может быть диагностирован

safely, remotely and accurately.

безопасно, удалённо и точно.

We're also using synthetic biology

Мы также используем синтетическую биологию

to design a candidate vaccine for COVID-19.

для разработки потенциальной вакцины от COVID-19.

We are repurposing the BCG vaccine,

Мы перепрофилируем вакцину БЦЖ,

which had been used against TB for almost a century.

которая использовалась против туберкулеза почти столетие.

It's a live attenuated vaccine,

Это живая аттенуированная вакцина,

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

и мы пытаемся сделать так, чтобы она формировала антигены SARS-CoV-2,

which should trigger the production of protective antibodies

которые спровоцировали бы выработку защитных антител иммунной системой.

by the immune system.

Importantly, BCG is massively scalable

Важно отметить, что БЦЖ широко применима

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

и обладает одним из лучших профилей безопасности среди всех известных вакцин.

With the tools of synthetic biology and artificial intelligence,

С помощью инструментов синтетической биологии и искусственного интеллекта

we can win the fight against this novel coronavirus.

мы можем победить в борьбе с этим новым коронавирусом.

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

Наша работа находится на ранних стадиях, но её потенциал реален.

Science and technology can give us an important advantage

Наука и техника могут дать нам важное преимущество

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

в битве человеческого ума против ген супербактерий,

a battle we can win.

в битве, в которой мы можем победить.

Thank you.

Спасибо.