Dalam upaya mencari solusi terhadap tantangan global yang kompleks termasuk penyakit, kebutuhan energi, dan perubahan iklim, para peneliti ilmiah, termasuk di MIT, telah beralih ke kecerdasan buatan, serta analisis dan pemodelan kuantitatif, untuk merancang dan membangun sel yang direkayasa dengan sifat-sifat baru. Sel-sel yang direkayasa dapat diprogram untuk menjadi terapi baru – melawan, dan mungkin memberantas, penyakit.
James J.Collins adalah salah satu pendiri bidang biologi sintetik, dan juga merupakan peneliti terkemuka dalam biologi sistem, pendekatan interdisipliner yang menggunakan analisis matematis dan pemodelan sistem kompleks untuk lebih memahami sistem biologis. Penelitiannya telah mengarah pada pengembangan kelas diagnostik dan terapi baru, termasuk dalam deteksi dan pengobatan patogen seperti Ebola, Zika, SARS-CoV-2, dan bakteri yang resistan terhadap antibiotik. Collins, Profesor Teknik dan Sains Medis Termeer dan profesor teknik biologi di MIT, adalah anggota fakultas inti dari Institute for Medical Engineering and Science (IMES), direktur MIT Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health, serta anggota institut dari Broad Institute of MIT dan Harvard, dan fakultas pendiri inti di Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering, Harvard.
Dalam Tanya Jawab ini, Collins berbicara tentang pekerjaan terbarunya dan tujuan penelitian ini.
Q. Anda dikenal karena berkolaborasi dengan rekan-rekan di MIT, dan di institusi lain. Bagaimana kolaborasi dan afiliasi ini membantu penelitian Anda?
A: Kolaborasi sangat penting dalam pekerjaan di lab saya. Di Klinik MIT Jameel untuk Pembelajaran Mesin di Kesehatan, saya menjalin kolaborasi dengan Regina Barzilay [the Delta Electronics Professor in the MIT Department of Electrical Engineering and Computer Science and affiliate faculty member at IMES] dan Tommi Jaakkola [the Thomas Siebel Professor of Electrical Engineering and Computer Science and the Institute for Data, Systems, and Society] untuk menggunakan pembelajaran mendalam untuk menemukan antibiotik baru. Upaya ini menggabungkan keahlian kami dalam kecerdasan buatan, biologi jaringan, dan mikrobiologi sistem, yang mengarah pada penemuan halicin, antibiotik baru yang ampuh dan efektif melawan berbagai patogen bakteri yang resistan terhadap berbagai obat. Hasil kami dipublikasikan di Sel pada tahun 2020 dan menunjukkan kekuatan menyatukan keahlian yang saling melengkapi untuk mengatasi tantangan kesehatan global.
Di Wyss Institute, saya pernah bekerja sama dengan Donald Ingber [the Judah Folkman Professor of Vascular Biology at Harvard Medical School and the Vascular Biology Program at Boston Children’s Hospital, and Hansjörg Wyss Professor of Biologically Inspired Engineering at Harvard]memanfaatkan teknologi organ-on-chip miliknya untuk menguji kemanjuran antibiotik yang ditemukan dan dihasilkan oleh AI. Platform ini memungkinkan kita mempelajari bagaimana obat berperilaku di lingkungan mirip jaringan manusia, melengkapi eksperimen hewan tradisional dan memberikan pandangan yang lebih berbeda tentang potensi terapeutiknya.
Benang merah dari banyak kolaborasi kami adalah kemampuan untuk menggabungkan prediksi komputasi dengan platform eksperimental mutakhir, mempercepat jalur dari ide hingga terapi baru yang tervalidasi.
Q.Penelitian Anda telah menghasilkan banyak kemajuan dalam merancang antibiotik baru, menggunakan AI generatif dan pembelajaran mendalam. Dapatkah Anda menjelaskan beberapa kemajuan yang telah Anda ikuti dalam pengembangan obat yang dapat melawan patogen yang resistan terhadap berbagai obat, dan apa yang Anda lihat sebagai terobosan dalam bidang ini?
A: Pada tahun 2025, laboratorium kami menerbitkan penelitian diSel menunjukkan bagaimana AI generatif dapat digunakan untuk merancang antibiotik baru dari awal. Kami menggunakan algoritme genetika dan autoencoder variasional untuk menghasilkan jutaan kandidat molekul, mengeksplorasi desain berbasis fragmen dan ruang kimia yang sepenuhnya tidak dibatasi. Setelah penyaringan komputasi, pemodelan retrosintetik, dan tinjauan kimia obat, kami mensintesis 24 senyawa dan mengujinya secara eksperimental. Tujuh menunjukkan aktivitas antibakteri selektif. Salah satu timbal, NG1, memiliki spektrum yang sangat sempit, memberantas resistensi terhadap berbagai obatNeisseria gonorrhoeaetermasuk strain yang resisten terhadap terapi lini pertama, dan tidak melibatkan spesies komensal. Obat lain, DN1, menargetkan resisten methisilin Stafilokokus aureus (MRSA) dan membersihkan infeksi pada tikus melalui gangguan membran luas. Keduanya tidak beracun dan menunjukkan tingkat resistensi yang rendah.
Ke depan, kami menggunakan pembelajaran mendalam untuk merancang antibiotik dengan sifat mirip obat sehingga menjadikannya kandidat yang lebih kuat untuk pengembangan klinis. Dengan mengintegrasikan AI dengan pengujian biologis tingkat tinggi, kami bertujuan untuk mempercepat penemuan dan desain antibiotik yang baru, aman, dan efektif, serta siap untuk penggunaan terapeutik di dunia nyata. Pendekatan ini dapat mengubah cara kita merespons bakteri patogen yang resistan terhadap obat, beralih dari strategi reaktif ke strategi proaktif dalam pengembangan antibiotik.
Q.Anda adalah salah satu pendiri Phare Bio, sebuah organisasi nirlaba yang menggunakan AI untuk menemukan antibiotik baru, dan Collins Lab telah membantu meluncurkan Proyek Antibiotik-AI bekerja sama dengan Phare Bio. Bisakah Anda memberi tahu kami lebih banyak tentang apa yang ingin Anda capai dengan kolaborasi ini, dan bagaimana kolaborasi tersebut terkait dengan tujuan penelitian Anda?
A: Kami mendirikan Phare Bio sebagai organisasi nirlaba untuk mengambil kandidat antibiotik paling menjanjikan yang muncul dari Proyek Antibiotik-AI di MIT dan memajukannya ke klinik. Idenya adalah untuk menjembatani kesenjangan antara penemuan dan pengembangan dengan berkolaborasi dengan perusahaan bioteknologi, mitra farmasi, perusahaan AI, filantropi, organisasi nirlaba lainnya, dan bahkan negara. Akhila Kosaraju telah melakukan pekerjaan cemerlang dalam memimpin Phare Bio, mengoordinasikan upaya-upaya ini dan memajukan kandidat secara efisien.
Baru-baru ini, kami menerima hibah dari ARPA-H untuk menggunakan AI generatif guna merancang 15 antibiotik baru dan mengembangkannya sebagai kandidat praklinis. Proyek ini dibangun langsung berdasarkan penelitian laboratorium kami, menggabungkan desain komputasi dengan pengujian eksperimental untuk menciptakan antibiotik baru yang siap untuk dikembangkan lebih lanjut. Dengan mengintegrasikan AI generatif, biologi, dan kemitraan translasi, kami berharap dapat menciptakan jalur yang dapat merespons ancaman global resistensi antibiotik dengan lebih cepat, dan pada akhirnya memberikan terapi baru kepada pasien yang paling membutuhkannya.
