Potężny antybiotyk odkryty przy użyciu uczenia maszynowego po raz pierwszy
Potężny antybiotyk, który zabija niektóre z najbardziej niebezpiecznych lekoopornych bakterii na świecie, został odkryty przy użyciu sztucznej inteligencji.
Lek działa w inny sposób niż istniejące środki przeciwbakteryjne i jest pierwszym tego rodzaju, który został znaleziony poprzez ustawienie AI luźno na ogromnych cyfrowych bibliotekach związków farmaceutycznych.
Testy wykazały, że lek zniszczył szereg odpornych na antybiotyki szczepów bakterii, w tym Acinetobacter baumannii i Enterobacteriaceae, dwa z trzech patogenów o wysokim priorytecie, które Światowa Organizacja Zdrowia klasyfikuje jako „krytyczne” dla nowych antybiotyków.
„Jeśli chodzi o odkrywanie antybiotyków, jest to absolutnie pierwsze odkrycie” – powiedziała Regina Barzilay, starszy badacz w projekcie i specjalista w dziedzinie uczenia maszynowego w Massachusetts Institute of Technology (MIT).
„Myślę, że jest to jeden z najpotężniejszych antybiotyków, jakie do tej pory odkryto” – dodał James Collins, bioinżynier z zespołu w MIT. „Ma niezwykłą aktywność przeciwko szerokiej gamie patogenów odpornych na antybiotyki.”
Odporność na antybiotyki powstaje, gdy bakterie mutują i ewoluują, aby ominąć mechanizmy, które leki przeciwbakteryjne wykorzystują do ich zabicia. Bez nowych antybiotyków do walki z opornością, 10 milionów istnień ludzkich na całym świecie może być zagrożonych każdego roku z powodu infekcji do 2050 roku, rząd Camerona w raporcie O’Neill ostrzegł.
Aby znaleźć nowe antybiotyki, naukowcy najpierw wyszkolili algorytm „głębokiego uczenia się”, aby zidentyfikować rodzaje cząsteczek, które zabijają bakterie. Aby to zrobić, podali programowi informacje o atomowych i molekularnych cechach prawie 2500 leków i związków naturalnych oraz o tym, jak dobrze lub nie substancja blokowała wzrost bakterii E coli.
Gdy algorytm dowiedział się, jakie cechy molekularne czynią go dobrym antybiotykiem, naukowcy ustawili go w pracy nad biblioteką ponad 6000 związków badanych pod kątem leczenia różnych ludzkich chorób. Zamiast szukać jakichkolwiek potencjalnych środków przeciwdrobnoustrojowych, algorytm skupił się na związkach, które wyglądały na skuteczne, ale niepodobne do istniejących antybiotyków. To zwiększyło szanse, że leki będą działać w radykalnie nowych sposobów, że robaki jeszcze nie rozwinęły odporności na.
Jonathan Stokes, pierwszy autor badania, powiedział, że zajęło to kwestię godzin dla algorytmu do oceny związków i wymyślić kilka obiecujących antybiotyków. Jeden z nich, nazwany przez badaczy „halicyną” na cześć Hala, astronauty przeszkadzającego SI w filmie 2001: Odyseja kosmiczna, wyglądał szczególnie silnie.
Naukowcy, pisząc w czasopiśmie Cell, opisują, w jaki sposób leczyli liczne infekcje lekooporne za pomocą halicyny, związku, który pierwotnie opracowano w celu leczenia cukrzycy, ale który upadł, zanim trafił do kliniki.
Testy na bakteriach pobranych od pacjentów wykazały, że halicyna zabiła Mycobacterium tuberculosis, bakterię wywołującą gruźlicę, oraz szczepy Enterobacteriaceae, które są odporne na karbapenemy, grupę antybiotyków uważanych za ostatnią deskę ratunku w przypadku takich infekcji. Halicyna również oczyszczone C difficile i wielolekooporne infekcje Acinetobacter baumannii u myszy.
Aby polować na więcej nowych leków, zespół następnie zwrócił się do ogromnej bazy danych cyfrowych około 1,5 mld związków. Ustawili algorytm pracujący na 107m z nich. Trzy dni później, program zwrócił krótką listę 23 potencjalnych antybiotyków, z których dwa wydają się być szczególnie silne. Naukowcy zamierzają teraz przeszukać większą część bazy danych.
Stokes powiedział, że byłoby niemożliwe, aby przesiać wszystkie 107m związków konwencjonalną drogą uzyskiwania lub wytwarzania substancji, a następnie testowania ich w laboratorium. „Będąc w stanie wykonać te eksperymenty w komputerze dramatycznie zmniejsza czas i koszty, aby spojrzeć na te związki,” powiedział.
Barzilay chce teraz użyć algorytmu, aby znaleźć antybiotyki, które są bardziej selektywne w bakterie zabijają. Oznaczałoby to, że przyjmowanie antybiotyku zabija tylko bakterie wywołujące infekcję, a nie wszystkie zdrowe bakterie, które żyją w jelitach. Bardziej ambitnie, naukowcy mają na celu wykorzystanie algorytmu do projektowania silnych nowych antybiotyków od podstaw.
„Praca jest naprawdę niezwykła”, powiedział Jacob Durrant, który pracuje nad komputerowo wspomaganym projektowaniem leków na Uniwersytecie w Pittsburghu. „Ich podejście podkreśla moc komputerowo wspomaganego odkrywania leków. Fizyczne przetestowanie ponad 100 milionów związków pod kątem aktywności antybiotykowej byłoby niemożliwe.”
„Biorąc pod uwagę typowe koszty opracowywania leków, zarówno pod względem czasu, jak i pieniędzy, każda metoda, która może przyspieszyć odkrywanie leków na wczesnym etapie, ma potencjał, aby wywrzeć duży wpływ”, dodał.
{{topLeft}}
{{bottomLeft}}
{{topRight}}
{{bottomRight}}
.
{{/goalExceededMarkerPercentage}}
{{/ticker}}
{{heading}}
{{#paragraphs}}
{{.}}
{{/paragraphs}}{{highlightedText}}
- Share on Facebook
- Share on Twitter
- Share via Email
- Share on LinkedIn
- Share on Pinterest
- Share on WhatsApp
- Share on Messenger
.