Először fedeztek fel erős antibiotikumot gépi tanulással
Mesterséges intelligencia segítségével fedeztek fel egy erős antibiotikumot, amely a világ legveszélyesebb gyógyszerrezisztens baktériumait pusztítja el.
A gyógyszer a meglévő antibakteriális szerektől eltérő módon működik, és az első a maga nemében, amelyet az AI-nek a gyógyszeripari vegyületek hatalmas digitális könyvtárai alapján találtak meg.
A tesztek kimutatták, hogy a gyógyszer kiirtotta az antibiotikumoknak ellenálló baktériumtörzsek egy sorát, köztük az Acinetobacter baumannii és az Enterobacteriaceae baktériumokat, kettőt abból a három kiemelt fontosságú kórokozóból, amelyeket az Egészségügyi Világszervezet az új antibiotikumokat célzó “kritikus” kategóriába sorol.
“Az antibiotikum-felfedezés szempontjából ez az első alkalom” – mondta Regina Barzilay, a projekt vezető kutatója, a Massachusetts Institute of Technology (MIT) gépi tanulással foglalkozó szakembere.
“Szerintem ez az egyik legerősebb antibiotikum, amelyet eddig felfedeztek” – tette hozzá James Collins, az MIT csapatának biomérnöke. “Figyelemre méltó aktivitással rendelkezik az antibiotikum-rezisztens kórokozók széles skálájával szemben.”
Az antibiotikum-rezisztencia akkor alakul ki, amikor a baktériumok mutálódnak és fejlődnek, hogy megkerüljék azokat a mechanizmusokat, amelyekkel az antimikrobiális gyógyszerek elpusztítják őket. A rezisztencia leküzdésére szolgáló új antibiotikumok nélkül 2050-re világszerte évente 10 millió ember élete kerülhet veszélybe a fertőzések miatt – figyelmeztetett a Cameron-kormány O’Neill-jelentése.
Az új antibiotikumok megtalálásához a kutatók először egy “mély tanulási” algoritmust képeztek ki a baktériumokat elpusztító molekulafajták azonosítására. Ehhez közel 2500 gyógyszer és természetes vegyület atomi és molekuláris jellemzőiről táplálták a programot információkkal, valamint arról, hogy az anyag mennyire jól vagy rosszul gátolja az E coli baktérium növekedését.
Mihelyt az algoritmus megtanulta, hogy milyen molekuláris jellemzőkkel rendelkeznek a jó antibiotikumok, a tudósok egy több mint 6000 vegyületből álló, különböző emberi betegségek kezelésére vizsgált könyvtárat állítottak munkába. Ahelyett, hogy bármilyen potenciális antimikrobiális szert keresett volna, az algoritmus olyan vegyületekre összpontosított, amelyek hatásosnak tűntek, de nem hasonlítottak a meglévő antibiotikumokra. Ez növelte annak az esélyét, hogy a gyógyszerek olyan radikálisan új módon hatnak, amelyekkel szemben a bogaraknak még nem alakult ki rezisztenciájuk.
Jonathan Stokes, a tanulmány első szerzője elmondta, hogy az algoritmusnak néhány óra alatt sikerült értékelnie a vegyületeket, és néhány ígéretes antibiotikummal előállnia. Az egyik, amelyet a kutatók “halicinnek” neveztek el Halról, a 2001: Űrodüsszeia című filmben szereplő, űrhajósokat zavaró mesterséges intelligenciáról, különösen hatásosnak tűnt.
A Cell című folyóiratban a kutatók leírják, hogyan kezeltek számos gyógyszerrezisztens fertőzést halicinnel, egy olyan vegyülettel, amelyet eredetileg a cukorbetegség kezelésére fejlesztettek ki, de a klinikumba kerülése előtt az út szélére került.
A betegektől gyűjtött baktériumokon végzett vizsgálatok kimutatták, hogy a halicin elpusztította a Mycobacterium tuberculosis, a tuberkulózist okozó baktériumot és az Enterobacteriaceae olyan törzseit, amelyek rezisztensek a karbapenemekre, az antibiotikumok egy olyan csoportjára, amelyet az ilyen fertőzések végső menedékének tekintenek. A halicin a C difficile és a multidrog-rezisztens Acinetobacter baumannii fertőzésektől is megszabadította az egereket.
A további új gyógyszerek felkutatásához a kutatócsoport ezután egy hatalmas, mintegy 1,5 milliárd vegyületet tartalmazó digitális adatbázishoz fordult. Ezek közül 107 millióval állították munkába az algoritmust. Három nappal később a program 23 potenciális antibiotikumot tartalmazó szűkített listát adott vissza, amelyek közül kettő különösen hatásosnak tűnik. A tudósok most az adatbázis további részeit kívánják átkutatni.
Stokes szerint lehetetlen lett volna mind a 107 millió vegyületet átvizsgálni a hagyományos módszerrel, azaz az anyagok beszerzésével vagy előállításával, majd laboratóriumi tesztelésével. “Azzal, hogy ezeket a kísérleteket számítógépen tudjuk elvégezni, drámaian lecsökkentjük a vegyületek vizsgálatának idejét és költségeit” – mondta.
Barzilay most arra akarja használni az algoritmust, hogy olyan antibiotikumokat találjon, amelyek szelektívebbek az általuk elpusztított baktériumok tekintetében. Ez azt jelentené, hogy az antibiotikum szedése csak a fertőzést okozó baktériumokat öli meg, és nem az összes egészséges baktériumot, amelyek a bélben élnek. Ami még ambiciózusabb, a tudósok célja, hogy az algoritmus segítségével új, hatásos antibiotikumokat tervezzenek a semmiből.
“Ez a munka valóban figyelemre méltó” – mondta Jacob Durrant, aki a Pittsburghi Egyetemen számítógépes gyógyszertervezéssel foglalkozik. “Megközelítésük rávilágít a számítógéppel támogatott gyógyszerkutatás erejére. Lehetetlen lenne több mint 100 millió vegyületet fizikailag tesztelni antibiotikum-aktivitás szempontjából.”
“Tekintettel a gyógyszerfejlesztés tipikus költségeire, mind az idő, mind a pénz tekintetében, minden olyan módszer, amely fel tudja gyorsítani a korai fázisú gyógyszerkutatásokat, nagy hatással lehet” – tette hozzá.
{{topLeft}}
{{{bottomLeft}}}
{{{topRight}}
{{{bottomRight}}
{{/goalExceededMarkerPercentage}}
{{/ticker}}
{{heading}}
{{#paragraphs}}
{{.}}
{{{/paragraphs}}}{{highlightedText}}
- Megosztás a Facebookon
- Megosztás a Twitteren
- Megosztás e-mailben
- Megosztás a LinkedInen
- Megosztás a Pinteresten
- Megosztás a WhatsAppon
- Megosztás a Messengeren
.