Ученые из Southwest Research Institute (SwRI), Техасского университета в Сан-Антонио (UTSA) и Техасского биомедицинского института (Texas Biomed) использовали программу Rhodium™, чтобы изучить вирусы Нипах и Хендра. Эти патогены разносятся летучими мышами и в некоторых регионах вызывают смертельные инфекции у людей.

Исследователи взяли за основу структуру белка вируса кори — он относится к тому же семейству, что и Нипах с Хендрой.

Rhodium проанализировал 40 миллионов соединений и отобрал 30 потенциальных лекарств, которые могут блокировать эти вирусы.

Хотя работа сосредоточена на лечении Нипах и Хендра, созданные препараты, возможно, помогут и против других вирусов, включая корь.

Почему это важно:

• Вирусы Нипах и Хендра убивают до 75% зараженных.
• Они периодически переходят от животных к людям, что повышает риск пандемий.
• ИИ ускоряет поиск лекарств, так как эксперименты с такими вирусами требуют работы в лабораториях с максимальным уровнем защиты (BSL-4).

Наши алгоритмы быстро отсеивают токсичные соединения и оставляют только те, что реально могут помочь, — говорит Джонатан Боманн из SwRI. Его команда представила результаты на конференции в Австралии.

Этот проект показывает, как совместная работа ученых из разных областей помогает находить новые лекарства, — добавляет Стэнтон МакХарди из UTSA.

Олена Штанко из Texas Biomed проверяла, насколько эффективны соединения, найденные Rhodium:

Прогресс впечатляет, но впереди еще много работы.

Этот проект — пример того, как машинное обучение меняет медицину. Вместо того чтобы годами перебирать вещества в пробирках, ученые поручают ИИ проанализировать миллионы вариантов и выдать короткий список кандидатов. Это экономит время, деньги и, возможно, жизни.

Что это дает:

• Скорость. Пандемия COVID-19 показала: чем быстрее найдено лекарство, тем больше людей спасено.
• Безопасность. Вирусы вроде Нипах слишком опасны для частых экспериментов — ИИ снижает риски.
• Гибкость. Если метод сработает, его можно применить к другим смертельным патогенам.

Главный вопрос: удастся ли превратить виртуальные находки в реальные препараты? Но даже если из 30 кандидатов сработает один — это уже прорыв.

Ранее ученые рассказали, что ждать от вируса Нипах.