Abiotice puternice descoperite pentru prima dată cu ajutorul învățării automate
Un antibiotic puternic care ucide unele dintre cele mai periculoase bacterii rezistente la medicamente din lume a fost descoperit cu ajutorul inteligenței artificiale.
Medicamentul acționează într-un mod diferit față de antibacteriile existente și este primul de acest tip care a fost descoperit prin utilizarea inteligenței artificiale a unor vaste biblioteci digitale de compuși farmaceutici.
Testările au arătat că medicamentul a eliminat o serie de tulpini de bacterii rezistente la antibiotice, inclusiv Acinetobacter baumannii și Enterobacteriaceae, doi dintre cei trei agenți patogeni de mare prioritate pe care Organizația Mondială a Sănătății îi clasifică drept „critici” pentru ca noile antibiotice să fie țintite.
„În ceea ce privește descoperirea de antibiotice, aceasta este absolut o premieră”, a declarat Regina Barzilay, cercetător principal în cadrul proiectului și specialist în învățare automată la Massachusetts Institute of Technology (MIT).
„Cred că acesta este unul dintre cele mai puternice antibiotice care a fost descoperit până în prezent”, a adăugat James Collins, bioinginer în cadrul echipei de la MIT. „Are o activitate remarcabilă împotriva unei game largi de agenți patogeni rezistenți la antibiotice.”
Rezistența la antibiotice apare atunci când bacteriile suferă mutații și evoluează pentru a ocoli mecanismele pe care medicamentele antimicrobiene le folosesc pentru a le ucide. Fără noi antibiotice pentru a combate rezistența, 10 milioane de vieți din întreaga lume ar putea fi în pericol în fiecare an din cauza infecțiilor până în 2050, a avertizat raportul O’Neill al guvernului Cameron.
Pentru a găsi noi antibiotice, cercetătorii au antrenat mai întâi un algoritm de „învățare profundă” pentru a identifica tipurile de molecule care ucid bacteriile. Pentru a face acest lucru, ei au alimentat programul cu informații despre caracteristicile atomice și moleculare a aproape 2.500 de medicamente și compuși naturali, precum și despre cât de bine sau nu substanța a blocat sau nu creșterea microbului E coli.
După ce algoritmul a învățat care sunt caracteristicile moleculare care fac din antibioticele bune, oamenii de știință l-au pus să lucreze pe o bibliotecă de peste 6.000 de compuși aflați în curs de investigare pentru tratarea diferitelor boli umane. În loc să caute orice potențial antimicrobian, algoritmul s-a concentrat pe compușii care păreau eficienți, dar care nu semănau cu antibioticele existente. Acest lucru a sporit șansele ca medicamentele să funcționeze în moduri noi și radicale, la care insectele nu au dezvoltat încă rezistență.
Jonathan Stokes, primul autor al studiului, a declarat că algoritmul a avut nevoie de câteva ore pentru a evalua compușii și a găsi câteva antibiotice promițătoare. Unul dintre ele, pe care cercetătorii l-au numit „halicin”, după Hal, inteligența artificială care deranja astronauții în filmul 2001: Odiseea spațială, părea deosebit de puternic.
Scriind în revista Cell, cercetătorii descriu modul în care au tratat numeroase infecții rezistente la medicamente cu halicin, un compus care a fost inițial dezvoltat pentru a trata diabetul, dar care a căzut pe drumuri înainte de a ajunge în clinică.
Testele efectuate pe bacterii recoltate de la pacienți au arătat că halicina a ucis Mycobacterium tuberculosis, microbul care provoacă tuberculoza, și tulpini de Enterobacteriaceae care sunt rezistente la carbapeneme, un grup de antibiotice care sunt considerate ultima soluție pentru astfel de infecții. Halicina a eliminat, de asemenea, infecțiile cu C difficile și Acinetobacter baumannii multirezistente la șoareci.
Pentru a vâna mai multe medicamente noi, echipa a apelat apoi la o bază de date digitală masivă de aproximativ 1,5 miliarde de compuși. Ei au setat algoritmul să lucreze pe 107m dintre aceștia. Trei zile mai târziu, programul a returnat o listă scurtă de 23 de antibiotice potențiale, dintre care două par a fi deosebit de puternice. Cercetătorii intenționează acum să cerceteze mai mult din baza de date.
Stokes a declarat că ar fi fost imposibil să selecteze toți cei 107 milioane de compuși pe calea convențională de obținere sau de fabricare a substanțelor și apoi să le testeze în laborator. „Faptul de a putea efectua aceste experimente în calculator reduce dramatic timpul și costurile pentru a examina acești compuși”, a spus el.
Barzilay vrea acum să folosească algoritmul pentru a găsi antibiotice care sunt mai selective în ceea ce privește bacteriile pe care le ucid. Acest lucru ar însemna că administrarea antibioticului ucide doar gândacii care provoacă o infecție, și nu toate bacteriile sănătoase care trăiesc în intestin. Mai ambițios, oamenii de știință își propun să folosească algoritmul pentru a proiecta noi antibiotice puternice de la zero.
„Lucrarea este cu adevărat remarcabilă”, a declarat Jacob Durrant, care lucrează la proiectarea de medicamente asistată de calculator la Universitatea din Pittsburgh. „Abordarea lor evidențiază puterea descoperirii de medicamente asistate de calculator. Ar fi imposibil să se testeze fizic peste 100 de milioane de compuși pentru activitatea antibiotică.”
„Având în vedere costurile tipice de dezvoltare a medicamentelor, atât în termeni de timp, cât și de bani, orice metodă care poate accelera descoperirea de medicamente în stadii incipiente are potențialul de a avea un mare impact”, a adăugat el.
{{{topLeft}}
{{bottomLeft}}
{{topRight}}
{{bottomRight}}
{{/goalExceededMarkerPercentage}}
{{/ticker}}
{{heading}}
{{#paragraphs}}
{{.}}
{{{/paragrafe}}{{{highlightedText}}
- Share on Facebook
- Share on Twitter
- Share via Email
- Share on LinkedIn
- Share on Pinterest
- Share on WhatsApp
- Share on Messenger
.