Americká laboratoř Radical Numerics oznámila, že viry navržené jejím modelem umělé inteligence dostal skutečný pacient s bakteriální infekcí, na kterou nezabírala antibiotika. Popsala to 20. října v technickém textu na svém webu. Podle firmy jde o první případ, kdy se léčivo tohoto typu dostalo z počítače až k člověku. Laboratoř s odkazem na ochranu soukromí nezveřejnila jméno pacienta, jeho diagnózu ani výsledek léčby. Výsledky navíc zatím neprošly posouzením jiných vědců v odborném časopise, takže nezávislé ověření teprve přijde.
Důvod, proč něco takového hledat, je známý. Bakterie se brání, mutují a vyměňují si geny odolnosti, takže dříve fungující léky dnes selhávají. V roce 2021 souviselo s odolností vůči antibiotikům zhruba 4,7 milionu úmrtí po celém světě. Odhady, ze kterých Radical Numerics vychází, uvádějí, že v letech 2025 až 2050 si odolné bakterie vyžádají skoro čtyřicet milionů obětí.
Jedna z možných odpovědí existuje v přírodě už miliardy let a jmenuje se bakteriofág, zkráceně fág. Tento virus napadá bakterie a lidským buňkám neškodí. Přisaje se na povrch bakterie, vstříkne do ní svou genetickou informaci, pomnoží se uvnitř a buňku rozerve. Na rozdíl od antibiotik, která vyhubí i prospěšné bakterie ve střevech, si fág vybírá velmi úzce. To je jeho přednost i slabina.
Dosavadní postup je totiž pracný. Lékaři odeberou vzorek bakterie od pacienta a pak v laboratoři zkoušejí sbírky fágů jeden po druhém, jestli některý na tento konkrétní kmen zabere. Když se nenajde, hledají v přírodě, v odpadních vodách nebo v půdě. U člověka, kterému docházejí možnosti, mohou týdny rozhodnout o životě. Radical Numerics proto vycvičila model jménem Omnii-1, který se učil číst genomy nejprve na širokém mixu genetických dat a pak konkrétně na genomech fágů. Nápad je jednoduchý, protože místo hledání vhodného viru ho lze přímo navrhnout.
Jak AI mění genom
Model nestaví celý virus od nuly. Bere existujícího fága a přepisuje jen vybraný úsek jeho dědičné informace, který rozhoduje o tom, na jakou bakterii se virus dokáže přichytit. Vědci pracovali s fágem T7, což je dobře prozkoumaný virus napadající střevní bakterii E. coli. Jeho genom má zhruba čtyřicet tisíc písmen, tedy víc než sedmkrát tolik co virus, se kterým se podobný pokus dělal dříve. Omnii-1 přepisoval gen pro bílkovinu na nožičce viru, kterou se fág bakterie chytá, a přitom bral v úvahu okolní kontext genomu, aby zbytek organismu zůstal funkční.
Výsledky vypadají přesvědčivě. Když tým do navržených bílkovin vnesl jedenáct až patnáct změn, ožilo a rozmnožilo se skoro sedmdesát procent navržených variant, zatímco u náhodně pozměněných kontrol to bylo necelých pět procent. Ze 6 694 variant se změřeným účinkem na bakterii jich 2 161 bylo silnějších než původní přírodní virus, a to včetně těch, které se od originálu lišily na osmadvaceti místech. Náhodné kontroly překonaly přírodní fág nanejvýš při pěti změnách.
Model navíc dokáže předem seřadit varianty, které má cenu vůbec testovat. U dvou bakteriálních kmenů trefil 97 a 96 úspěšných zásahů ze sta nejlépe hodnocených návrhů. U třetího, nejtěžšího kmene, kde fungovalo jen 4,5 procenta celé knihovny, zabralo 24 procent z jeho stovky favoritů, což je pětkrát více.
Druhá schopnost je pro léčbu na míru stejně podstatná. Omnii-1 se učil na veřejných datech o tom, které fágy napadají které bakterie, a pak odhadoval výsledek u kmenů vynechaných z tréninku. Když mu vědci schválně zatajili celou příbuzenskou větev sedmatřiceti kmenů E. coli, dokázal u víc než devadesáti procent z nich najít účinný fág mezi prvními dvěma doporučeními. Tým to pak vyzkoušel na bakterii Pseudomonas aeruginosa, která trápí pacienty s popáleninami, nehojícími se ranami a cystickou fibrózou. Dat o ní existuje výrazně méně, zhruba 7 300 změřených dvojic proti 32 700 u E. coli. Ukázalo se, že když model dostane k učení i data o E. coli, zpřesní se jeho předpovědi pro pseudomonádu, aniž by k ní přibylo jediné nové měření. Pro méně prozkoumané bakterie je to dobrá zpráva.
Z obrazovky do žíly
U pacienta proběhla cesta následovně. Z infekce se odebral bakteriální kmen, na který se namíchal koktejl obsahující varianty fágů navržené modelem, a nejprve se ověřilo, že ve zkumavce bakterii opravdu zlikviduje. Teprve potom dostal člověk přípravek v režimu takzvaného léčebného milosrdenství, což je postup, který pacientům s vážným onemocněním a bez jiných možností umožňuje dostat dosud neschválenou léčbu pod dohledem lékaře a se souhlasem úřadů.
Firma nyní shání nemocnice, fágová centra a lékaře, kteří jí pošlou vzorky bakterií od svých pacientů. Cílem je vyrábět dávky namíchané pro jednoho konkrétního člověka a jeho konkrétní infekci, a zkrátit tak návrh léčby z měsíců hledání na pár dní práce modelu a ověření ve zkumavce.
Radical Numerics vznikla letos a stojí za ní lidé, kteří dříve pracovali na modelu Evo v Arc Institute, tedy na projektu, s jehož pomocí vznikl před časem první úplný genom viru navržený počítačem. V červnu firma vyšla z utajení s padesáti miliony dolarů v prvním investičním kole, které vedl fond Emergence Capital. Šéfem je Eric Nguyen, absolvent Stanfordu se zaměřením na bioinženýrství a umělou inteligenci.
Zdroje: radicalnumerics.ai, futurism.com a independent.co.uk
