Новый инструмент искусственного интеллекта (ИИ) от Google решил проблему, на решение которой у учёных ушло десять лет, всего за два дня. Хосе Пенадес и его коллеги из Имперского колледжа в Лондоне потратили 10 лет на изучение того, как некоторые супербактерии приобретают устойчивость к антибиотикам. Это растущая угроза, которая уносит миллионы жизней каждый год. Но когда команда задала "соученику" Google — инструменту искусственного интеллекта, разработанному для совместной работы с исследователями, — этот вопрос в виде краткой подсказки, ИИ ответил так же, как и в их неопубликованных на тот момент результатах, всего за два дня.

Удивлённый Пенадес отправил электронное письмо в Google, чтобы узнать, есть ли у них доступ к его исследованию. Компания ответила, что нет. Исследователи опубликовали свои результаты 19 февраля на сервере препринтов bioRxiv, поэтому они ещё не прошли экспертную оценку.

Наши результаты показывают, что ИИ обладает потенциалом синтезировать все доступные данные и направить нас к наиболее важным вопросам и экспериментальным разработкам.

Тиаго Диас да Коста, преподаватель бактериального патогенеза в Имперском колледже Лондона

Иностранный эксперт добавил, что если система будет работать так хорошо, как мы надеемся, это может изменить правила игры; исключив "тупиковые ситуации" и эффективно позволив нам прогрессировать необычайными темпами.

Использование искусственного интеллекта для борьбы с супербактериями

Устойчивость к противомикробным препаратам (УПП) возникает, когда инфекционные микроорганизмы, такие как бактерии, вирусы, грибки и паразиты, приобретают устойчивость к антибиотикам, что делает жизненно важные лекарства неэффективными. УПП, которую называют "тихой пандемией", представляет собой одну из крупнейших угроз здоровью, с которыми сталкивается человечество, поскольку чрезмерное и неправильное использование антибиотиков в медицине и сельском хозяйстве ускоряет её распространение.

Согласно отчёту Центров по контролю и профилактике заболеваний (CDC) за 2019 год, в том году от устойчивых к лекарствам бактерий во всём мире умерло по меньшей мере 1,27 миллиона человек. Около 35 000 из этих смертей произошли в США, а это значит, что смертность от этой проблемы в США выросла на 52% по сравнению с последним отчётом CDC об УПП в 2013 году. Чтобы изучить проблему, Пенадес и его команда начали искать способы, с помощью которых один тип супербактерий — семейство вирусов, поражающих бактерии, известных как индуцируемые фагами хромосомные острова, формирующие капсид (cf-PICIs) — приобретает способность заражать различные виды бактерий.

Ученые предположили, что эти вирусы делают это, заимствуя "хвосты", которые используются для внедрения вирусного генома в бактериальную клетку-хозяина, у других вирусов, поражающих бактерии. Эксперименты подтвердили их догадку, раскрыв механизм горизонтального переноса генов, о котором научное сообщество ранее не знало. Прежде чем кто-либо из команды поделился своими выводами публично, исследователи задали тот же вопрос инструменту Google для совместной работы с искусственным интеллектом. Через два дня ИИ выдал несколько вариантов, один из которых, как они знали, был правильным ответом.

По сути, это означало, что алгоритм смог проанализировать имеющиеся данные, рассмотреть все варианты, задать вопросы, спланировать эксперименты и выдвинуть ту же гипотезу, к которой мы пришли в результате многолетних кропотливых научных исследований, но за гораздо меньшее время.

Хосе Пенадес, профессор микробиологии в Имперском колледже Лондона

Исследователи отметили, что использование ИИ с самого начала не избавило бы их от необходимости проводить эксперименты, но помогло бы им гораздо быстрее выдвинуть гипотезу, тем самым сэкономив годы работы. Несмотря на эти многообещающие результаты и другие, использование ИИ в науке остаётся спорным вопросом. Например, всё больше исследований, проводимых с помощью ИИ, показали, что они невоспроизводимы или даже откровенно фальсифицированы. Чтобы свести к минимуму эти проблемы и максимизировать пользу, которую ИИ может принести исследованиям, учёные предлагают инструменты для выявления неправомерных действий ИИ и создают этические рамки для оценки точности результатов.

Ученые разгадали многолетнюю тайну болезни Паркинсона.

Фото: pxhere.com; José R Penadés, Juraj Gottweis, Lingchen He, Jonasz B Patkowski, Alexander Shurick, Wei-Hung Weng, Tao Tu, Anil Palepu, Artiom Myaskovsky, Annalisa Pawlosky, Vivek Natarajan, Alan Karthikesalingam, Tiago R D Costa